Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Persediaan Barang Rotan

Yuniar Niar (STMIK IKMI CIREBON)
Kokom Komariah (STMIK IKMI Cirebon)
Agus Surip (STMIK IKMI Cirebon)
Riko Saputra (STMIK IKMI Cirebon)
Irfan Ali (STMIK IKMI Cirebon)

KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer
Vol. 4 No. 1 (2020): KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer

Pada era pandemi Covid 19 produksi barang selalu dijaga sesuai dengan kebutuhan dan melihat pada stok rotan. Stok rotan saat ini sedikit terhambat karena terdapat beberapa kebijakan yang dinilai dapat mempengaruhi produksi yaitu Penyekatan antar wilayah. Penelitian ini menitik beratkan pada prediksi penentuan stok rotan agar produksi tetap jalan, bahan baku selalu tersedia. Analisa prediksi stok disesuaikan dari data transaksi penjualan, dari data transakasi penjualan dilakukan analisa menggunakan algoritma naïve bayes. Penitian ini menggunakan data produksi pada tahun 2020 pada CV Jaka Depok Cirebon. Prediksi ini menggunakan aplikasi Rapidminer Versi 9.9 dengan Operator, Retrive, Cross Validation, Naïve Bayes, Apply Model dan Performance. Hasil Akurasi pada penlitian ini menunjukan 91.43 % dengan rincian Hasil Prediksi Jarang dan True Jarang memiliki data sebanyak 181 Data. Hasil Prediksi Jarang dan True Sering memiliki data sebanyak 9 Data. Hasil Prediksi Sering dan True Jarang memiliki data sebanyak 23 Data. Hasil Prediksi Sering dan True Sering memiliki data sebanyak 160 Data. Terdapat 183 Barang yang menjadi Prioritas untuk diperbanyak produksinya.