PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PEMBELI DALAM SETIAP PRODUK PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES DI TOKO PRAPTI
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Duta Bangsa
Author
BAGASKARA, YUDA ABI
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2022-07-18 02:21:16
Abstract :
Toko Prapti adalah warung penyedia barang kebutuhan yang merupakan usaha mikro yang kepemilikannya dimiliki oleh pribadi dan melakukan penjualan barang. Selama ini, menghasilkan data penjualan setiap hari dan belum memaksimalkan data tersebut sehingga menjadi penumpukan data. Maka dari itu, peneliti melakukan suatu penelitian terhadap data penjualan produk dengan menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Salah satu penggunaan data mining dengan metode Naïve Bayes Classifier dalam data penjualan adalah untuk mengetahui minat dan ketertarikan pembeli terhadap produk yang ada. Algoritma ini dipilih karena terbukti memiliki akurasi dan kecepatan tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.Penulis melakukan penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data metode wawancara, observasi dan studi pustaka. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengembangan sistem metode waterfall. Penulis mengimplementasikan penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman web yaitu code igniter dengan basis data mysqli. Sistem yang dibangun dengan algoritma naïve bayes ini meliputi data penjualan produk, perhitungan naïve dari masing-masing atribut serta pelaporan. Sistem ini menggunakan 4 atribut yang sangat berpengaruh yaitu triwulan 1, triwulan 2, triwulan 3 dan triwulan 4. Dalam perhitungannya menggunakan data uji sebanyak 10 produk. Sehingga, menghasilkan perhitungan klasifikasi laris dan tidak laris seperti yang diinginkan. Sumber data yang diambil dari 1 tahun sebelumnya dengan keakuratan sistem menggunakan confusion matrix menghasilkan accuracy 83,3%, precision 84,2% dan recall 88,9%.
Toko Prapti adalah warung penyedia barang kebutuhan yang merupakan usaha mikro yang kepemilikannya dimiliki oleh pribadi dan melakukan penjualan barang. Selama ini, menghasilkan data penjualan setiap hari dan belum memaksimalkan data tersebut sehingga menjadi penumpukan data. Maka dari itu, peneliti melakukan suatu penelitian terhadap data penjualan produk dengan menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Salah satu penggunaan data mining dengan metode Naïve Bayes Classifier dalam data penjualan adalah untuk mengetahui minat dan ketertarikan pembeli terhadap produk yang ada. Algoritma ini dipilih karena terbukti memiliki akurasi dan kecepatan tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.Penulis melakukan penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data metode wawancara, observasi dan studi pustaka. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengembangan sistem metode waterfall. Penulis mengimplementasikan penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman web yaitu code igniter dengan basis data mysqli. Sistem yang dibangun dengan algoritma naïve bayes ini meliputi data penjualan produk, perhitungan naïve dari masing-masing atribut serta pelaporan. Sistem ini menggunakan 4 atribut yang sangat berpengaruh yaitu triwulan 1, triwulan 2, triwulan 3 dan triwulan 4. Dalam perhitungannya menggunakan data uji sebanyak 10 produk. Sehingga, menghasilkan perhitungan klasifikasi laris dan tidak laris seperti yang diinginkan. Sumber data yang diambil dari 1 tahun sebelumnya dengan keakuratan sistem menggunakan confusion matrix menghasilkan accuracy 83,3%, precision 84,2% dan recall 88,9%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
