Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal
Angelina Rini Sinaga
Universitas Katolik Santo Thomas Medan, Indonesia
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Permintaan Minuman Di Gudang Paragon 9N Maduma Menggunakan Metode Naïve Bayes Angelina Rini Sinaga; Emerson P. Malau
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol. 11 No. 1 (2026): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53712/jic.v11i1.2978

Abstract

Dalam kegiatan operasional gudang, ketepatan dalam memperkirakan jumlah permintaan minuman menjadi hal penting untuk menjaga keseimbangan stok dan menghindari kerugian akibat kelebihan maupun kekurangan persediaan. Gudang Paragon 9N Maduma selama ini masih menggunakan cara manual dalam mencatat dan memperkirakan kebutuhan stok, sehingga sering mengalami ketidaktepatan dalam menentukan jumlah persediaan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi permintaan minuman berbasis web dengan menerapkan metode Naïve Bayes.Metode Naïve Bayes dipilih karena mampu mengklasifikasikan data berdasarkan probabilitas kejadian sebelumnya dengan asumsi independensi antar variabel. Data yang digunakan merupakan data penjualan minuman selama dua tahun delapan bulan yang meliputi atribut bulan, tahun, nama minuman, stok, jumlah terjual, dan sisa stok. Proses penelitian meliputi tahapan pengumpulan data, pembersihan data, perancangan sistem, penerapan metode Naïve Bayes, hingga implementasi sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan prediksi kategori permintaan minuman pada periode berikutnya dengan tingkat akurasi yang baik. Sistem ini membantu pengelola gudang dalam menentukan jumlah stok yang optimal, meminimalkan risiko overstock maupun stockout, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan. Dengan demikian, penerapan metode Naïve Bayes terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan terkait perencanaan stok di Gudang Paragon 9N Maduma.
Co-Authors Emerson P. Malau