Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Pakaian Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Keywords:
Data Mining, Naïve Bayes, Penjualan, Pakaian, PrediksiAbstract
Pakaian merupakan salah satu kebutuhan pokok yang tidak terlepas dari kehidupan sehari-hari dan pakaian adalah expresi hidup dalam memberikan kenyaman untuk pemakainnya. Prediksi atau ramalan ialah perhitungan keadaan yang akan datang atau perhitungan bulan lalu untuk kebutuhan yang akan datang dengan menggunakan algoritma naïve bayes dan data mining merupakan perpaduan dari ilmu statistik dan kecerdasan buatan dalam bidang database yang mempunyai nilai dan metode Naïve bayes merupakan pengklasifikasikan probabilitas sederhana yang menghitung jumlah frekuensi. Dengan adanya algoritma naïve bayes masalah tentang prediksi laris dan tidak laris untuk penjualan luring makin baik dan bertujuan mempermudah penjual pakaian untuk menyediakan stok barang untuk perencaanan yang akan datang.
Downloads
References
Mochammad Haldi Widianto. 2019. AlgoritmaNaïve Bayes. Artikel.
Saputra, R. A., Taufik, A. R., Ramdhani, L. S.,Oktapian, R., & Marsusanti, E. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Metode Kontrasepsi Menggunakan Algoritma Naive Bayes. SNIT 2018, 106–111.
Hutami, Resti,. & Astuti, Erna Zuni. 2016.Implementasi Metode K Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Furniture Pada Cv. Octo Agung Jepara. Karya Ilmiah.
Khoirunnisa, Asri., & Irawan, Budhi., & M. R.Rumani. 2016. Analisis dan Implementasi Perbandingan Algoritma C.45 Dengan Naïve Bayes untuk Prediksi Penawaran Produk. E-Proceeding of Engineering. 3(3).