PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA PREDIKSI STOK OBAT DI APOTEK K-24 KOTA LUBUKLINGGAU DENGAN PEMROGRAMAN PHYTON - Egiyansya, Aag; Karman, Joni; Satrianansyah, Satrianansyah; Elmayati, Elmayati (Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas, 2024)
tidak terjadi kekurangan maupun kelebihan persediaan obat yang Ada beberapa Indikator prediksi adalah bulan penjualan, stok barang, permintaan barang dan status barang. Sistem prediksi yang dapat digunakan untuk memprediksi berapa stok obat yang harus disediakan dimasa yang akan datang dengan menggunakan metode klasifikasi naïve bayes. Naïve bayes clasiffier didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar Dari pengujian model yang ada didapatkan nilai untuk akurasi yaitu sebesar 91 %, presisi sebesar 90 %, recall sebesar 89 % dan F1 score sebesar 90 %. Dari data tersebut maka model yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi stok obat dimasa yang akan datang.