Memprediksi Minat Beli Penjualan Rempah Menggunakan Naive Bayes

Axbhal Triatmojo, ratih kumalasari niswatin, rony heri irawan

Abstract


Prediksi penjualan merupakan aspek vital dalam manajemen bisnis modern, terutama bagi pelaku usaha komoditas rempah-rempah seperti UD Sehat Makmur yang sering menghadapi tantangan perubahan naik turun minat pembeli dan risiko ketidakseimbangan stok. UD Sehat Makmur mengalami kerugian signifikan akibat kurangnya manajemen persediaan yang efektif, yang disebabkan oleh permintaan pasar yang berubah-ubah dan sifat rempah yang mudah rusak. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan penerapan sistem berbasis data mining yang mampu menganalisis pola penjualan dan memperkirakan permintaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem aplikasi penerapan metode Naive Bayes, sebuah algoritma klasifikasi data mining yang dikenal efisien dan sederhana, untuk memprediksi minat pembeli pada transaksi penjualan rempah. Dengan memanfaatkan data transaksi historis, model Naive Bayes dibangun untuk mengklasifikasikan minat pembeli menjadi "tinggi" atau "rendah". Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis bagi pelaku usaha rempah dalam merumuskan strategi penjualan yang lebih efektif dan efisien, serta memberikan referensi ilmiah mengenai kapabilitas algoritma Naive Bayes dalam prediksi minat.

References


A. Gusderia, M. Ramadhan, dan I. Perangin-Angin, “Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan AlatTeknik Menggunakan Metode Naive Bayesian Clacifier,” Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer, vol. 21, no. 2, hlm. 73–79, Agu 2022, doi: 10.53513/jis.v21i2.5973.

R. W. Abdullah, D. Hartanti, H. Permatasari, A. W. Septyanto, dan Y. A. Bagaskara, “Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti),” Jurnal Ilmiah Informatika Global, vol. 13, no. 1, Mar 2022, doi: 10.36982/jiig.v13i1.2060.

J. T. Komputer dkk., “Analisis Sentimen Produk Amazon Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Data Review Pelanggan,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 10, no. 1, hlm. 13–19, Jan 2024, doi: 10.31294/jtk.v4i2.

A. Felicia Watratan, A. B. Puspita, D. Moeis, S. Informasi, dan S. Profesional Makassar, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Jul 2020. doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.

S. A. Wulandari, H. Kuswara, dan N. Palasara3, “Analisis Penerapan Data Mining Pada Penjualan Kerupuk Rambak Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifer Untuk Optimasi Strategi Pemasaran,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 3, hlm. 83–94, 2020, doi: 10.24176/sitech.v3i2.5444.

H. F. Putro, R. T. Vulandari, dan W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), vol. 8, no. 2, Okt 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.

I. M. A. A. Pramana, I. W. Sudiarsa, dan P. G. S. C. Nugraha, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, hlm. 518–534, Des 2023, doi: 10.35957/jatisi.v10i4.6498.

M. Safii, B. Efendi Damanik, dan G. Artikel, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Penjualan Pada Toko VJCakes Pematang Siantar,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, vol. 1, no. 4, hlm. 2828–9099, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1674.

C. Clara Edina Aprila dan F. Wahyu Christanto, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk ICONNET,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi (JTIK), vol. 14, no. 2, hlm. 255–265, Sep 2023, doi: 10.51903/jtikp.v14i2.611.

N. Hidayah, “Implementasi Algoritma Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF dan Confusion Matrix dalam Pengklasifikasian Saran Monitoring dan Evaluasi Mahasiswa Terhadap Dosen Teknik Informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin,” Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, vol. 10, no. 1, 2024, doi: 10.55340/japm.v10i1.1491.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.



 
PANDUAN SUBMITE ARTIKEL
 


Kantor Sekertariat:
Universitas PGRI Madiun
Jl. Auri No. 14-16  Kota Madiun 63118
Lt 3 Kantor Program Studi Teknik Informatika
email :  [email protected]
 
 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.