Implementasi Naïve Bayes Pada Data Mining Untuk Mengklasifikasikan Penjualan Barang Terlaris Pada Perusahaan Ritel - Wardani, Ni Wayan; Nugraha, Putu Gede Surya Cipta; Mahendra, Gede Surya (Universitas Pendidikan Ganesha, 2023)
Perusahaan ritel UD. Mawar Sari memiliki hingga 1,000,541 record data transaksi penjualan pada tahun 2019–2020 yang selama ini belum dipergunakan dengan baik. Data tersebut membutuhkan banyak ruang penyimpanan. Data tersebut juga belum dipergunakan secara efektif untuk tujuan apapun. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap data transaksi penjualan untuk menemukan klasifikasi barang terlaris dengan data mining. Penelitian ini merupakan penelitian studi kasus yang menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes. Implementasi penelitian ini menggunakan Rapidminer 9.0. Hasil penelitian dari klasifikasi data transaksi penjualan adalah klasifikasi produk yang laris dan tidak laris. Peneliti melakukan pengujian dengan 6043 data training dan hasil dari split validation terbaik pada split validation 0,7 dengan accuracy sebesar 93,82%. Hasil penelitian ini dapat digunakan dan berimplikasi baik untuk manajemen UD. Mawar Sari dalam pengambilan keputusan untuk menentukan suatu produk setelah mendapatkan hasil perhitungan data mining menggunakan metode Naïve Bayes.