KLASIFIKASI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES ( STUDI KASUS : PT Putradabo Perkasa)

BUDIYANTO, ARIF (2019) KLASIFIKASI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES ( STUDI KASUS : PT Putradabo Perkasa). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Text (JURNAL MAHASISWA) Jurnal_Yudisium_41514110148 - Arif Budiyanto.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Data Mining is a technique for processing and extracting large data into information which can form new data. The technique is applied by using Knowledge Discovery Process in Database (KDD). The objective of the research is determining which product is the best-selling in 2018, so that the increase of customer’s demand can be anticipated in the following year. In this research, the authors employ classification method in producing the best-selling product information by using algorithms naïve Bayes. There are some variables involved, such as type of goods, brand of goods, quality of goods, price of goods, and Target. Rapid minner Studio 9.0 is a tool for assessing data which calculated to produce a model. The analysis results are expected to be used by the company for preparation supply of the best-selling products. The findings reveal that the level of data accuracy is 78,33%. and based on sales classification, the product with the highest selling type of sale is the IP Camera product with type I-993V. Key words: Data Mining, Classification, Naïve Bayes , Sales Transaction, Rapidminer Studio 9.0. Data Mining merupakan suatu teknik untuk mengolah data yang berukuran besar kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi – informasi yang nantinya dapat digunakan sebagai data baru. Teknik ini digunakan menggunakan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Dengan jumlah transaksi penjualan yang banyak penulis menemukan permasalahan dalam menentukan produk mana terlaris dari transaksi penjualan di tahun 2018 sehingga di tahun berikutnya dapat mengantisipasi permintaan pelangan yang meningkat. Peneletian ini penulis menerapakan metode klasifikasi dalam menghasilkan informasi prediksi penjualan produk terlaris dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Penelitian ini menggunakan variable : Tipe barang, Merk Barang, Kualitas Barang, Harga Barang dan Target. Penelitian ini menggunakan Rapidminner Studio 9.0 sebagai perangkat untuk menilai data yang dihitung untuk menghasilkan sebuah model. Hasil dari analisa diharapakan dapat digunakan perusahaan untuk keperluan persedian produk yang paling terlaris yang diminati oleh pelanggan. Dari hasil analisa ini tingkat accuracy data sebesar 78,33% dan berdasarkan klasifikasi penjualan, produk dengan jenis transaksi jual penjualan tertinggi yaitu produk IP Camera dengan tipe I-993V. Kata kunci : Data Mining, Klasifikasi , Naïve Bayes , Transaksi Penjualan , Rapidminer Studio 9.0

Actions (login required)

View Item