ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN PRODUK ROTI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES PADA PABRIK MR. ROTI - muhamad husnu aminudin; N. Nelis Febriani SM (LPPM UNIVERSITAS INSAN PEMBANGUNAN INDONESIA, 2026)
Perkembangan teknologi informasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut pelaku usaha untuk memanfaatkan data sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih efektif. MR. Roti merupakan usaha produksi roti yang memasok berbagai produk roti untuk dapur SPPG dalam program Makan Bergizi Gratis (MBG). Permasalahan yang dihadapi adalah fluktuasi penjualan yang dapat menyebabkan kelebihan maupun kekurangan produksi sehingga berpotensi menimbulkan kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naive Bayes dalam memprediksi tingkat penjualan produk roti serta mengukur tingkat akurasinya. Data yang digunakan merupakan data penjualan historis sebanyak 1.000 transaksi pada periode Februari 2025 hingga Januari 2026. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, pemodelan, dan evaluasi. Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan pembagian data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu mengklasifikasikan tingkat penjualan ke dalam kategori laris dan kurang laris dengan tingkat akurasi sebesar 96,50%, precision sebesar 96,08% dan 96,94%, serta recall sebesar 97,03% dan 95,96%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Naive Bayes efektif digunakan untuk membantu prediksi penjualan dan mendukung perencanaan produksi yang lebih optimal pada MR. Roti.