ADIFA, NICO ADAM (2024) PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA PENJUALAN PT ERAMART BERBASIS WEB ( STUDI KASUS : PT ERAMART CABANG ERAFRESH ). S1 Teknik Informatika thesis, STMIK WIdya Cipta Dharma.
![[img]](http://repository.wicida.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1943102-S1- Jurnal.pdf Download (845kB) |
|
Text
1943102-S1- Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Nico Adam Adifa, 2024, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Penjualan PT Eramart Berbasis Web, Studi Kasus : PT. Eramart Cabang Erafresh, Skripsi jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Widya Cipta Dharma, Pembimbing (1) Wahyuni, S.Kom., M.Kom., Pembimbing (2) Siti Lailiyah, S.Kom., M.Kom. Kata Kunci : Algoritma Naive Bayes, Klasifikasi, Data Penjualan, PT. Eramart Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi data penjualan PT Eramart berbasis web. Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, pengelolaan data penjualan menjadi semakin penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas strategi pemasaran. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kesederhanaannya dan kemampuannya dalam memberikan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi data. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari transaksi penjualan yang terjadi di PT Eramart. Proses pengumpulan data meliputi observasi dan pengolahan data historis penjualan. Setelah data terkumpul, dilakukan pemisahan antara data latih dan data uji untuk mengukur performa algoritma. Penelitian ini Mencakup informasi produk, kategori barang, jumlah terjual, dan nilai penjualan. Data tersebut diproses melalui tahap pembersihan dan normalisasi sebelum dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Algoritma Naive Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kategori produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan data penjualan dengan akurasi mencapai 87%. Analisis lebih lanjut mengidentifikasi bahwa kategori produk dan waktu transaksi memiliki pengaruh signifikan terhadap pola penjualan. Kesimpulan dari penerapan algoritma ini, PT Eramart diharapkan dapat lebih memahami pola penjualan dan mengoptimalkan stok barang, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan profitabilitas perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem informasi manajemen penjualan yang lebih canggih dan berbasis data. ============================================================ Nico Adam Adifa, 2024, Application of the Naive Bayes Algorithm for Web-Based Classification of PT Eramart Sales Data, Case Study: PT. Eramart Erafresh Branch, Thesis majoring in Informatics Engineering, Widya Cipta Dharma College of Information and Computer Management, Supervisor (1) Wahyuni, S.Kom., M.Kom., Supervisor (2) Siti Lailiyah, S.Kom., M.Kom . Keywords: Naive Bayes Algorithm, Classification, Sales Data, PT. Eramart This research aims to apply the Naive Bayes algorithm in web-based classification of PT Eramart sales data. With the rapid development of information technology, managing sales data is becoming increasingly important to increase the efficiency and effectiveness of marketing strategies. The Naive Bayes algorithm was chosen because of its simplicity and ability to provide high accuracy in data classification. The data used in this research was taken from sales transactions that occurred at PT Eramart. The data collection process includes observation and processing of historical sales data. After the data is collected, the training data and test data are separated to measure the performance of the algorithm. This research includes product information, item categories, quantity sold, and sales value. The data is processed through cleaning and normalization stages before being divided into training data (80%) and test data (20%). The Naive Bayes algorithm is applied to classify data based on product categories. The research results show that the Naive Bayes algorithm succeeded in classifying sales data with an accuracy of 87%. Further analysis identified that product category and transaction time had a significant influence on sales patterns. The conclusion from implementing this algorithm is that PT Eramart is expected to be able to better understand sales patterns and optimize stock, so as to increase customer satisfaction and company profitability. This research contributes to the development of a more sophisticated and data-based sales management information system.
| Item Type: | Thesis (S1 Teknik Informatika) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing 1 : Wahyuni, S.Kom., M.Kom. Pembimbing 2 : Siti Lailiyah, S.Kom. M.Kom. |
| Uncontrolled Keywords: | Algoritma Naive Bayes, Klasifikasi, Data Penjualan, PT. Eramart |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nico Adam Adifa |
| Date Deposited: | 12 Aug 2024 05:35 |
| Last Modified: | 12 Aug 2024 05:35 |
| URI: | http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5906 |
Actions (login required)
 |
View Item |
