ABSTRAK
IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PREDIKSI STOK BARANG MINIMARKET (Oleh: Riza Ananda Magfirah; Pembimbing: H. Irwan Budiman, S.T, M.Kom; Dodon Turianto Nugrahadi, S.Kom, M.Eng; 2018; 61 Halaman)
Minimarket adalah salah satu usaha yang menjual produk kebutuhan sehari-hari dengan sistem swalayan (konsumen mengambil produk itu sendiri tanpa ada pramuniaga yang melayani). Penentuan ketersediaan produk menjadi hal yang penting dalam memenuhi kebutuhan konsumen. Untuk menghitung persediaan produk agar dapat memenuhi ketersediaan stok yang sesuai dengan kebutuhan konsumen, maka diperlukan suatu pengelompokkan terhadap produk-produk tertentu agar tidak mengalami kekurangan atau penumpukan stok barang. Dalam data mining terdapat beberapa metode pengelompokkan yang dapat dilakukan salah satunya yaitu aturan klasifikasi. Klasifikasi adalah suatu proses yang menemukan objek-objek yang sama pada sebuah himpunan objek di dalarn sebuah basis data dan mengelompokkan ke dalam kelas-kelas yang berbeda menurut model klasifikasi yang ditetapkan. Klasifikasi bertujuan untuk menganalisa data training dan membentuk sebuah deskripsi yang akurat berdasarkan kriteria yang tersedia di dalam data tersebut. Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat dalam aturan klasifikasi. Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistic (memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya). Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hasil penerapan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi ketersediaan stok barang pada minimarket. Berdasarkan hasil kinerja klasifikasi setelah dilakukan pengujian terhadap data uji sebanyak 3319 instance, maka nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 85.42% disebabkan adanya beberapa prediksi yang lepas dari aktual kelasnya.
Kata Kunci : Data Mining, Klasifikasi, Minimarket, Naïve Bayes.