Analisa Pengaruh Iklan tanpa Label Harga pada media sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes
DOI:
https://doi.org/10.23969/infomatek.v24i1.4622Keywords:
algoritma Naive Bayes, data mining, iklan, KDDAbstract
Media sosial seperti Facebook, Instagram, Whatsapps sangat digemari oleh para pelaku bisnis untuk memasarkan produknya secara online. Berbagai macam metode dalam beriklan dilakukan oleh para pebisnis online, salah satunya adalah iklan tanpa label harga. Akan tetapi, iklan tanpa label harga ini sempat menuai pro dan kontra diantara calon pembeli karena pada sebagian calon pembeli merasa tidak nyaman. Sedangkan dari sisi penjual, hal ini merupakan trik pemasaran untuk meningkatkan penjualan produknya. Penelitian ini bertujuan menganalisa keputusan calon konsumen terhadap iklan tanpa label harga. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma klasifikasi data mining Algoritma Naive Bayes. Sedangkan, untuk metode penerapan data mining menggunakan metodologi Knowledge Discovery of Database (KDD). Adapun, sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari hasil sebaran quisioner terhadap 203 responden pengguna media sosil aktif dengan atribut penelitian berdasarkan gender, attention, interest , search dan Action. Setelah melakukan tahapan proses KDD pada data mining menggunakan algoritma Naive Bayes diperoleh akurasi sebesar 97,6%. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa iklan tanpa label harga pada media sosial dapat mempengaruhi keputusan pembelian. .Downloads
References
Ayuni, Q., Cangara, H. And Arianto, A. (2019). The Influence of Digital Media Use on Sales Level of Culinary Package Product Among Female Entrepreneur. J. Penelit. Komun. Dan Opini Publik, 23(2), doi: 10.33299/jpkop.23.2.2382.
Dey, L., Chakraborty, S., Biswas, A., Bose, B., Tiwari, S. (2016). Sentiment Analysis of Review Datasets Using Naïve Bayes‘ and K-NN Classifier. International Journal of Information Engineering and Electronic Business 8(4):54-62, doi: 10.5815/ijieeb.2016. 204.07
Ernawati, S., Wati, R., Nuris, N., Marita, L. S. And Yulia, E. R. (2020). Comparison of Naïve Bayes Algorithm with Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization as Feature Selection for Sentiment Analysis Review of Digital Learning Application. J. Phys. Conf. Ser., 1641, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012040.
Firasari, E., Khasanah, N., Khultsum, U., Kholifah, D. N., Komarudin, R. And Widyastuty, W. (2020). Comparation of K-Nearest Neighboor (K-NN) and Naive Bayes Algorithm for the Classification of the Poor in Recipients of Social Assistance. J. Phys. Conf. Ser., vol. 1641, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012077.
Frieyadie, Sukmawati, A. H. And Nurajijah. (2020). Combination of the SAW and TOPSIS Method for Determining the Best Marketplace Recommendations. J. Phys. Conf. Ser., vol. 1641, 012004, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012004
Hartini, S., Gata, W., Kurniawan, S. Setiawan, H. And Novel, K. (2020). Cosmetics Customer Segmentation and Profile in Indonesia Using Clustering and Classification Algorithm. J. Phys. Conf. Ser., 1641, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012001.
Normah, Yulianti, I., Novianti, D., Winnarto, M. N., Zumarniansyah, A. and Linawati, S. (2020). Comparison of Classification C4.5 Algorithms and Naïve Bayes Classifier in Determining Merchant Acceptance on Sponsorship Program,” J. Phys. Conf. Ser., 1641doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012006.
Purnamasari, I., Handayanna, F., Arisawati, E., Dewi, L. S., Sihombing, E. G. and Rinawati. (2020). The Determination Analysis of Telecommunications Customers Potential Cross-Selling with Classification Naive Bayes and C4.5. J. Phys. Conf. Ser., 1641, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012010.
Purwati, N. (2018). Deteksi Gizi Buruk Pada Balita Berdasarkan Indeks Antropometri Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Bianglala Informatika, 6(1), 2016–2019, 2018.
Rezaeian N. and Novikova, G. (2020). Persian text classification using naive bayes algorithms and support vector machine algorithm. Indones. J. Electr. Eng. Informatics, 8(1): 178–188, 2020, doi: 10.11591/ijeei.v8i1.1696.
Sabarmathi G. And Chinnaiyan, R. (2017). Reliable Data Mining Tasks and Techniques for Industrial Applications. IAETSD Journal For Advanced Research In Applied Sciences, 4(7), 138–142.
Troussas, C., Virvou, M., Espinosa, K. J., Llaguno, K. And Caro, J. (2013). Sentiment analysis of Facebook statuses using Naive Bayes Classifier for language learning Sentiment analysis of Facebook statuses using Naive Bayes classifier for language learning. Proceeding of International Conference on Information, Intellegence, System and Applications (IISA), doi: 10.1109/IISA.2013. 6623713.
