SISTEM PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG DI MINI MARKET MARS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN PEMROGRAMAN PHYTON - Putra, Pandi Wandana Putra; Irawan, Davit; Martadinata, A. Taqwa; Heryati, Agustina (JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas), 2022)
Adapun permasalah pada Mini Market Mars adalah kesulitan saat menentukan berapa stok barang yang harus disediakan karena belum adanya sistem prediksi. Perencanaan dalam pengadaan stok perlu dilakukan karena dalam pengadaan stok barang membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Banyaknya jenis item menjadi permasalahan dalam menentukan berapa jumlah stok barang yang harus ada untuk periode selanjutnya. Metode yang digunakan dalam proses prediksi stok barang adalah Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes clasiffier didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network. Bayes classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar. Adanya sistem prediksi stok barang dengan algoritma naïve bayes, maka banyaknya jenis item barang tidak lagi menjadi permasalahan dalam menentukan berapa jumlah stok barang yang harus ada untuk periode selanjutnya. Pengujian model dilakukan untuk melihat seberapa baik akurasi dari model yang dihasilkan.