Efisiensi dalam pengelolaan data inventaris memainkan peran penting dalam mendukung kelancaran operasional perusahaan. Hal ini juga berlaku di PT. Global Samudera Kreasi, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa dan penyelenggaraan acara. Pengelolaan inventaris yang efektif tidak hanya terbatas pada pencatatan barang, tetapi juga mencakup penilaian kualitas untuk memastikan bahwa setiap inventaris memenuhi standar perusahaan. Salah satu tantangan utama dalam proses ini adalah kurangnya penggunaan metode analisis data yang terintegrasi. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma SVM memiliki kemampuan yang baik dibandingkan dengan algortima Naïve Bayes dalam menghasilkan prediksi yang akurat terkait kualitas barang inventaris. Dalam penelitian ini, kami membandingkan dua algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes dalam prediksi kualitas barang. Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan hasil kinerja yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar 100% dibandingkan dengan Naive Bayes yang memiliki nilai akurasi sebesar 76%.Dengan hasil ini, perusahaan dapat lebih mudah mengambil keputusan strategis, baik dalam hal penggantian, maupun pembelian barang baru. Penerapan sistem yang didasarkan pada analisis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengelolaan inventaris serta mendukung kelancaran operasional perusahaan secara berkelanjutan.
Copyrights © 2025