Manajemen stok barang merupakan aspek penting dalam menjaga kelancaran operasional toko bangunan. Toko Bangunan Bersaudara menghadapi kendala dalam memperkirakan kebutuhan stok secara akurat, sehingga sering terjadi kelebihan atau kekurangan persediaan. Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes untuk memprediksi tingkat kelarisan barang berdasarkan data penjualan dari Juli 2023 hingga Juni 2024. Proses penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM yang mencakup pengumpulan data, pembersihan, pemodelan, dan evaluasi. Dataset terdiri dari lebih dari 1.200 transaksi yang mencakup 100 jenis barang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 63%. Sistem yang dikembangkan memberikan rekomendasi restok berdasarkan variabel frekuensi penjualan dan margin keuntungan. Barang seperti Seng Suji, Kasibut, dan Seng Pumera direkomendasikan sebagai prioritas pengadaan. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data dapat membantu UMKM dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam manajemen persediaan.
Copyrights © 2025