Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Of Informatics And Busisnes
Ketut Agus Wiikananda
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Data Mining Dalam Mengkategorikan Produk Terlaris dan Kurang Laris Pada Toko Retail OPQ Menggunakan Metode Naive Bayes Oktarina, Theresia; Ketut Agus Wiikananda; Wijaya, Andri
Journal Of Informatics And Busisnes Vol. 3 No. 4 (2026): Januari - Maret
Publisher : CV. ITTC INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pesatnya volume data transaksi menuntut efisiensi dalam pengelolaan stok dan rencana pemasaran di industri ritel. Riset ini mengevaluasi penggunaan algoritma Naive Bayes untuk memisahkan produk di Toko OPQ menjadi kategori "Unggulan" dan "Reguler". Dengan bantuan RapidMiner Studio, dataset diproses melalui fase pembersihan, standarisasi Z-score, serta pengujian dengan rasio data 70:30. Temuan eksperimen menunjukkan akurasi model mencapai 99%. Meski demikian, ditemukan kendala pada nilai presisi kelas "Unggulan" yang hanya sebesar 16,67% akibat adanya ketimpangan distribusi jumlah sampel. Studi ini menyimpulkan bahwa metode ini efektif untuk memetakan tren, namun memerlukan optimasi pada keseimbangan dataset
Co-Authors Andri Wijaya Oktarina, Theresia