SISTEM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK APD TERLARIS DI PT A3 KARUNIA SIDOARJO MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

PT. A3 Karunia selama ini, menghasilkan data penjualan setiap hari dan belum memaksimalkan data tersebut sehingga
menjadi penumpukan data. Oleh karena itu, pemanfaaatan data mining dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ini.
Cara yang dipakai adalah membuat aplikasi data mining menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian ini membuat sistem prediksi berbasis website menggunakan PHP dan MySQL. Sistem ini menggunakan data penjualan 2 tahun yang direkap
menjadi triwulan. Sehingga didapatkan total data penjualan 8 triwulan yang akan dijadikan atribut dalam algoritma Naive
bayes. Data yang digunakan berjumlah 110 data, dimana 30% (32 data) dijadikan data uji klasifikasi. Dengan menggunakan
algoritma Naive Bayes maka didapatkan hasil klasifikasi. Hasil klasifikasi data uji coba menghasilkan akurasi sebesar
90,62% dengan rincian total klasifikasi salah sebanyak 3, dan sisanya 29 data benar.
========================================================================================================================
PT. A3 Karunia has been generating daily sales data but has not fully utilized it, leading to data accumulation. Therefore, data mining can be utilized to address this issue. The approach used involves developing a data mining application using the Naïve Bayes method. This research creates a website-based prediction system using PHP and MySQL, utilizing 2 years of sales data aggregated quarterly, resulting in a total of 8 quarters of sales data to be used as attributes in the Naive Bayes algorithm. The dataset consists of 110 data points, with 30% (32 data points) used for classification testing. By employing the Naive Bayes algorithm, classification results are obtained. The classification test data yielded an accuracy of 90.62%,
with a total of 3 misclassifications and the remaining 29 data points classified correctly.