<![CDATA[Pada penelitian ini peneliti melakukan pengolahan data penjualan ATK untuk mengklasifikasi data ATK dan mencari nilai akurasi sebagai penentuan barang apa saja yang paling banyak diminati oleh customer. Tujuan dilakukannya penelitian ini yakni sebagai suatu strategi pemasaran agar dapat mengoptimalkan kerja toko dalam mengolah data stok barang yang tersedia sehingga dapat memanuhi kebutuhan customer dan dapat membantu meningkatkan keuntungan penjualan. Data yang ada dianalisis menggunakan metode Algoritma Naive Bayes Classifier dan pengujiannya diimplementasikan pada tools RapidMiner agar mendapatkan tingkat akurasi yang efektif dan efisien. Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan tingkat accuracy tertinggi sebesar 99.26% dan accuracy terendah sebesar 94.39% sedangkan evaluasi dengan kurva AUC hasil dari empat kali pengujian yang telah dilakukan termasuk dalam kategori klasifikasi sangat baik (excellent classification) yakni dengan evaluasi tertinggi sebesar 0.997.]]>
Copyrights © 2019
