Jurnal Sains dan Teknologi
Vol. 12 No. 3 (2023): Oktober

Implementasi Naïve Bayes Pada Data Mining Untuk Mengklasifikasikan Penjualan Barang Terlaris Pada Perusahaan Ritel

Wardani, Ni Wayan (Unknown)
Nugraha, Putu Gede Surya Cipta (Unknown)
Mahendra, Gede Surya (Unknown)



Article Info

Publish Date
22 Jan 2024

Abstract

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.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

JST

Publisher

Subject

Computer Science & IT Education

Description

Jurnal Sains dan Teknologi(JST) is a journal aims to be a peer-reviewed platform and an authoritative source of information. We publish original research papers, review articles and case studies focused on Mathematic, Biology, Physic, Chemistry, Informatic, Electronic and Machine as well as related ...