PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN MOTOR TERLARIS PADA PT. RAMAYANA MITRA SEJAHTERA

PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN MOTOR TERLARIS PADA PT. RAMAYANA MITRA SEJAHTERA

• By Ainayah, Nazla; Laoly, Pera Anjela; Soleka.P, Fadhiya Cintana;
• S1- Sistem Infomasi
• 16
• 1-107

Penelitian ini bertujuan untuk membantu PT. Ramayana Mitra Sejahtera dalam mengidentifikasi produk motor yang paling diminati oleh pelanggan menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini dilakukan sebagai respons terhadap tantangan dalam menentukan produk terlaris secara manual, yang disebabkan oleh meningkatnya kompleksitas dan variasi permintaan konsumen. Metode ini digunakan untuk menganalisis data penjualan sepeda motor berdasarkan data historis selama tiga tahun terakhir. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, analisis data, dan pengolahan data menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Pengujian dilakukan dengan membagi data menjadi empat model perbandingan berbeda: 60% data training dan 40% data testing, 80% data training dan 20% data testing, 70% data training dan 30% data testing, serta 90% data training dan 10% data testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model dengan perbandingan 60% data training dan 40% data testing memberikan nilai akurasi tertinggi, yaitu 97,02%. Analisis terhadap data penjualan menunjukkan bahwa motor tipe Beat Sporty dengan warna hitam merupakan produk yang paling diminati. Hal ini disebabkan oleh harga yang terjangkau, menjadikannya favorit di kalangan masyarakat. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memperbaiki proses pengambilan keputusan terkait stok dan pemasaran produk di PT. Ramayana Mitra Sejahtera, dengan menggunakan pendekatan yang lebih terstruktur dan berbasis data.

• Katakunci Penjualan Retail, Algoritma Naïve Bayes, Analisis Data, Motor Terlaris
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

Apriyani, H. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus. In Journal of Information Technology Ampera (Vol. 1, Issue 3). https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

Astalina Pramana I Made Adrian, sudiarsa I Wayan, & Cipta Nugraha Putu Gede Surya. (2023). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK TERLARIS PADA CV. AKURASI JAYA ABADI. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, Vol. 10, No. 4, 518–534. http://jurnal.mdp.ac.id

Butsianto, S., & Mayangwulan, N. T. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 3(3).

Diana Hidayati, Yahya, & Adrian Juniarta Hidayat, M. (2023). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan. In Nopember (Vol. 1, Issue 2).

Eka Pratiwi, N., Suryadi, L., Ardhy, F., & Riswanto, P. (2022). PENERAPAN DATA MINING PREDIKSI PENJUALAN MEBEL TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN) (STUDI KASUS : TOKO ZERITA MEUBEL). In Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Lusi Suryadi, Ngajiyano (Vol. 7, Issue 2).

Julianto Alvin. (2024). PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PRODUK TERLARIS PADA BENGKEL ALDO MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES SKRIPSI.

Kristianto, Y., & Supatman. (2024). SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN KENDARAAN BERMOTOR JENIS MATIC MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. JIK), 8(1).

 

Nahjan, M. R., Heryana, N., & Voutama, A. (2023). IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 1). https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6094

Rezekika, D. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Penjualan Spare Part Sepeda Motor. Jurnal Pelita Informatika, 8(3). https://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/2415/1692

Rianti, W., & Harahap, E. (2021). Pengolahan Data Hasil Penjualan Online Menggunakan Aplikasi Microsoft Excel Online Sales Result Data Processing Using Microsoft Excel Application. Jurnal Matematika,20(2). https://journals.unisba.ac.id/index.php/Matematika

Ridho Handoko, M. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(1), 50–58. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus.

Rismala, Ali, I., & Rizki Rinaldi, A. (2023). PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 1). https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6419

Roesnilam Syafitri, E., Nuryono, W., & Bimbingan dan Konseling, Mp. (n.d.). STUDI KEPUSTAKAAN TEORI KONSELING “DIALECTICAL BEHAVIOR THERAPY.”

Rokhanah, S., Hermawan, A., & Avianto, D. (2023). Pengaruh Principal Component Analysis Pada Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Dini Diabetes Melitus Menggunakan Rapidminer. Jurnal Sains Dan Manajemen, 11(1). https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/view/14728/0

Rozimin. (2022). PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS PADA PT DAYA ANUGRAH MANDIRI SKRIPSI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA.

Saladin Djaslim Drs. (2006). Analisis Perencanaan, Pelaksanaan, dan Pengendalian. In SALADIN DJASLIM (Ed.), Manajemen Pemasaran (MANAJEMEN PEMASARAN). LINDA KARYA bandung.

Shinta, R., Fairul, P., & Saputri, G. (2023). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN CAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: MITRA 10 GADING SERPONG). https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic

Widarma, A., Umniati, N., & Aisah, N. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Strategi Pemasaran Produk Menggunakan Metode MABAC. Sistem Pendukung Keputusan Dengan Aplikasi, 2(2), 85–94. https://doi.org/10.55537/spk.v2i2.637