Analisis Preferensi Konsumen dalam Memilih Produk Hortikultura Menggunakan Metode Algoritma C45 dan Naive Bayes

Abstract

Saat ini, pertanian dan hortikultura memainkan peran yang sangat penting dalam perekonomian banyak negara, termasuk Indonesia. Dalam hortikultura, tomat dan cabai merupakan dua jenis tanaman sayur yang sering dibudidayakan. Kedua bahan makanan ini memegang peran penting dalam makanan tradisional Indonesia. Ketersediaan tomat dan cabai rawit yang melimpah memberikan lebih banyak pilihan bagi konsumen sesuai dengan kebutuhan mereka. Namun, jika ketersediaan tomat dan cabai terbatas, konsumen akan memiliki pilihan yang terbatas dalam perilaku konsumennya. Penelitian ini bertujuan menganalisis preferensi konsumen terhadap kombinasi atribut tomat dan cabai rawit di Pasar Keramat Baamang Sampit. Dalam analisis preferensi konsumen ini, digunakan dua metode algoritma yaitu C4.5 dan Naive Bayes dengan menggunakan software RapidMiner untuk melakukan klasifikasi. Hasil analisis menggunakan algoritma C4.5 untuk memilih tomat menunjukkan tingkat akurasi antara 60,00% hingga 63,06%, sedangkan algoritma Naive Bayes memiliki akurasi antara 45,00% hingga 49,05%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam hal ini, algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi. Namun, analisis preferensi konsumen untuk memilih cabai rawit menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi sekitar 89,00% hingga 89,05%, sementara algoritma Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sekitar 89,05% hingga 90,00%. Oleh karena itu, algoritma Naive Bayes menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.