Pendekatan Data Mining untuk Memilih Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Rajagukguk, Hidup Perjuangan (2023) Pendekatan Data Mining untuk Memilih Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Skripsi thesis, Program Studi Teknik Informatika.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (3MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (2MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (414kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (846kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (583kB) | Request a copy

Abstract

Kemajuan teknologi pada saat ini dapat dimanfaatkan untuk mengolah data menjadi informasi yang lebih bermanfaat. Dalam pengumpulan data, pengumpulan informasi sangat berguna untuk memaksimalkan keuntungan dan mengembangkan strategi pemasaran. Salah satu cara untuk meningkatkan keuntungan adalah dengan menggunakan teknik data mining untuk membantu para pelaku bisnis dalam mengambil keputusan mengenai stok barang, peningkatan keuntungan dan lainnya. Matahari Departement Store adalah platform ritel terbesar di Indonesia, salah satu ritel yang berada di Batam adalah Matahari Departement Store Nagoya Hill Batam. Data transaksi pada Matahari Departement Store yang masih diolah tidak menggunakan sebuah metode menyebabkan pengolahan data penjualan produk menjadi kurang efektif dan kurang efisien. Dilihat dari banyaknya transaksi maka dibutuhkan sistem untuk memprediksi penjualan produk terlaris sehinga dapat menentukan stok yang tepat untuk produk yang dijual dan dapat meningkatkan keuntungan, penjualan dan pembelian produk. Untuk itu diadakannya penelitian ini dengan tujuan untuk menerapkan metode data mining menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier guna memilih produk terlaris di outlet Matahari Departement Store Nagoya Hill Batam. Dengan menggunakan data penjualan yang terkumpul, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan keuntungan secara stabil dan menghindari kekurangan stok produk. Melalui analisis menggunakan metode Naive Bayes Classifier, penelitian ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 67% dan mendapatkan hasil penjualan Tas menjadi penjualan terlaris selama Bulan Januari 2023 samapai Maret 2023 dengan mendapatkan persentase penjualan sebesar 20%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Naive Bayes, Penjualan Terlaris: Data Mining, Naive Bayes, Bestselling Sales
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004.21 Sistem Analis dan Desain Komputer
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Susila Novmbrita
Date Deposited:	02 Nov 2023 01:56
Last Modified:	05 Nov 2024 02:23
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/5834

Actions (login required)

View Item

Downloads