KLASIFIKASI KUALITAS BERAS UNTUK PENJUALAN PADA CV. ARSA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

research
  • 22 Apr
  • 2021

KLASIFIKASI KUALITAS BERAS UNTUK PENJUALAN PADA CV. ARSA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

ABSTRAK

Agitya Alvionita R (19162485), Klasifikasi Kualitas Beras Untuk Penjualan Pada CV. Arsa Menggunakan Algoritma Naive bayes

 

Para penjual beras berlomba-lomba menarik minat pelanggan dengan berbagai macam strategi pemasaran agar tidak kalah saing. Dan perusahaan ingin selalu meluncurkan beras dalam kualitas dari yang bagus sampai yang bagus sekali untuk minat pembelian beras di pasaran. Konsep data mining akan memudahkan cara menyelesaikan masalah yang terjadi di CV. ARSA. Maka, metode klasifikasi mampu menemukan model yang membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Oleh sebab itu, algoritma naive bayes dapat memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Hasil dari penelitian ini agar dapat memprediksi atau memperkirakan minat atau tidak penjualan beras, sehingga perusahaan dapat mengambil keputusan dan meningkatkan strategi pemasaran


 

ABSTRACT

Agitya Alvionita Rismawan (19162485), Rice Quality Claccification For Sales On The CV. ARSA Using Naive Bayes Algorithm.

 

Rice sellers competing to attract customers with a variety of marketing strategies so as not to lose competitiveness. And the company wants to always launch rice in quality from good to very good for the purchase of rice in the market. The concept of data mining will facilitate the way to solve problems that occur in the CV. ARSA.Then, the classification method is able to find a model that distinguishes concepts or classes of data, with the aim of being able to estimate the class of an object whose label is unknown. Therefore, the Naive Bayes algorithm can predict future opportunities based on past experience. The results of this study in order to predict or predict interest or not the sale of rice, so the company can make decisions and improve marketing strategies.

Unduhan

 

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

Arifin. (2018). Prediksi Keberhasilan Immnotherapy . jurnal responsif.

 

Sugiyono. (2017). Pengaruh Bauran Pemasaran Dan Citra Destinasi. JRE: Jurnal Riset Entrepreneurship.

 

Utama. (2018). Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Particle Swarm Optimization Untuk Klasisfikasi berita Hoax pada Media Sosial.

 

Rahayu, S. E., & Pohan, M. (2016). Analisis perkembangan produksi beras dan imfor beras di indonesia.

 

Apriliya, F. C. (2015). Penentuan Model Terbaik pada Metode Naive Bayes Classifier. Itsmart.

 

Dicky Nofriansyah, K. E. (2016). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes  Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi).

 

Dwiasnati, S. (April 2020). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal  Informatika.

 

I et al. (2017). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis. Paradigma.

 

Luthfi, E. T. (2019). Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining. Jurnal Teknologi Informasi.

 

Retno Tri Vulandari S.Si., M. (2017). Data mining : Teori dan Aplikasi Rapidmaner. Yogyakarta: Gava Media.

 

Suryono, D. (2019). Data Mining : Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika Bandung.

 

Sugiyono. (2018). Analisa Pengaruh Kualitas Produk Terhadap Kepuasan. IJSE – Indonesian Journal on Software Engineering.

 

Sugiyono, P. D. (2016). Implementasi Data Mining dalam Manajemen Invertory pada PT. MasterSystem Infotama Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Prosisko.

 

Ariani, F. (2018). Klasifikasi Penetapan Status Karyawan Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes. Paradigma.

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru