• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Industrial Technology
    • Industrial Engineering
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Industrial Technology
    • Industrial Engineering
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Prediksi willingness to Pay Produk Halal Menggunakan Algoritma Naïve Bayes(Studi Kasus: Daging Ayam Halal di Sleman, DIY)

    Thumbnail
    View/Open
    17522084.pdf (1.635Mb)
    Date
    2024
    Author
    Pradana, Ahmad Zulfikar Adi
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki penganut ajaran Islam terbesar di dunia. Sebagai muslim, produk halal merupakan kebutuhan yang bersifat wajib. Dengan tingginya populasi muslim, tingkat konsumsi produk halal pun juga tinggi tiap tahunnya. UMKM halal adalah sebutan yang ada dikalangan masyarakat untuk UMKM yang produknya halal, mulai dari bahan baku hingga proses produksi yang sesuai dengan syariat Islam. Adanya UMKM halal merupakan tuntutan umat Islam didunia, khususnya Indonesia. Dengan adanya tren tersebut, ternyata masih ada beberapa hambatan pada kemajuan UMKM halal, salah satunya adalah banyaknya UMKM yang belum tersertifikasi halal. Dengan tingginya kesadaran terhadap konsumsi produk halal dan tingginya permintaan produk halal, sertifikat halal berfungsi sebagai jaminan yang penting bagi konsumen produk halal. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang memiliki hubungan terhadap kesediaan konsumen dalam membayar (willingness to pay) produk daging ayam halal, serta untuk memprediksi WTP produk daging ayam halal di Sleman, DIY. Metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel terhadap WTP adalah dengan Uji Chi-Square menggunakan software RapidMiner dengan cara mengurutkan variabel berdasarkan bobotnya. Hasilnya menyatakan bahwa variabel yang memiliki hubungan secara signifikan terhadap WTP secara urut adalah: Religiousity, Pendidikan, Income, Jenis Kelamin, dan Knowledge. Kemudian untuk memprediksi WTP, metode yang digunakan adalah Algoritma Naïve Bayes menggunakan software RapidMiner. Dari hasil yang didapatkan melalui tabel confusion matrix, model prediksi menggunakan Algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 95%. Lalu, untuk tingkat presisinya sebesar 95,83% untuk prediksi WTP “Ya” dan sebesar 75% untuk prediksi WTP “Tidak”. Sedangkan untuk recall mendapatkan hasil sebesar 98,92% pada keputusan “Ya” dan keputusan “Tidak” sebesar 42,86%.
    URI
    dspace.uii.ac.id/123456789/51922
    Collections
    • Industrial Engineering [2835]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV