KLASIFIKASI PENJUALAN PRODUK ROKOK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES STUDI (KASUS TOKO SUMBER MAKMUR)

Para pelaku usaha terus melakukan inovasi untuk mengembangkan bisnis dengan memadukan teknologi agar bisnisnya berkembang. Penjualan produk rokok menjadi salah satu sumber pendapatan penting bagi banyak toko di Indonesia, termasuk toko Sumber Makmur. Dalam sebulan penjualan toko Sumber Makmur mampu menjual 3000an bungkus produk rokok, meskipun selalu mengalami perubahan setiap bulannya. Untuk mengetahui produk rokok mana yang paling diminati oleh pelanggan, dibutuhkan analisis terhadap data penjualan yang ada. Analisis tersebut dapat dilakukan menggunakan metode klasifikasi.

Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Naïve Bayes dimana untuk menghitung probabilitas kelas atau label yang diberikan berdasarkan fitur atau atribut yang terdapat pada data penjualan. Sistem pengembangan menggunakan metode waterfall yang meliputi analisis, desain, pembuatan kode program, pengujian dan pemeliharaan. Bahasa pemrograman dalam pembuatan sistem yaitu PHP dan untuk database menggunakan Mysql. Metode confusion matrix untuk mengukur performa dari classifier atau algoritma yang digunakan pada sistem yang akan dibuat.

Hasil dari perancangan hingga pengujian dari implementasi klasifikasi penjualan produk terlaris menggunakan metode naïve bayes studi kasus toko sumber makmur menunjukkan teknik penerapan algoritma niave bayes sangatlah efisien untuk menentukan stock dan strategi pemasaran penjualan rokok di toko sumber makmur. Pengujian sistem dilakukan dengan metode black box. Hasil pengujian confusion matrix menunjukkan bahwa nilai akuasi 100%, hasil precision sebesar 100%, dan nilai recall 100%.