PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI STOK BARANG PADA PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

RIFKAL HIDAYATULLAH GAMAL (2023) PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI STOK BARANG PADA PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Sarjana thesis, Universitas Tadulako.

Full text not available from this repository.

Abstract

Persaingan pasar untuk menghasilkan peningkatan pendapatan toko, pihak terkait harus menentukan strategi pemasaran produk yang dijual. Para pelaku bisnis juga harus membutuhkan sebuah analisis untuk memprediksi barang yang paling banyak terjual. Adapun permasalahan sebelumnya yang diselesaikan menggunakan algoritma Naive Bayes yaitu dapat menentukan produk terlaris, menentukan kelayakan kredit rumah bersubsidi, menentukan mahasiswa penerima beasiswa, menentukan konsentrasi siswa dan masih banyak lagi permasalahan yang dapat diselesaikan menggunakan algoritma Naive Bayes.
Nazwa swalayan Merupakan perusahaan yang bergerak dibidang perdagangan yang menyediakan berbagai macam produk makanan,minuman,produk alat rumah tangga,dan produk kecantikan. Nazwa swalayan saat ini telah menggunakan sistem informasi penjualan untuk mendukung pihakkinarja pihak perusahaan maupun untuk layanan informasi penjualan. Perusahaan ini juga telah menerapkan sistem penjualan secara online dalam mempromosikan penjualannya. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk makanan dan minuman, maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan makanan dan minuman yang paling banyak diminta oleh konsumen. Prediksi ini bertujuan untuk mempermudah bagian penyedia stok barang pada Nazwa swalayan dalam melakukan perencanaan penyediaan sotok barang serta membantu pihak perusahaan tentang produk-produk paling banyak dibeli oleh konsumen. Berdasarkan uraian latar belakang, maka diusulkan sebuah penelitian dengan judul “Penerapan Data MiningUntuk Prediksi Stok Barang Pada Produk Makanan dan Minuman Menggunakan Metode Naive Bayes”.

Kata Kunci- Data Mining, prediksi, metode Naïve Bayes

Item Type: Thesis (Sarjana)
Commentary on: Eprints 0 not found.
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika
SWORD Depositor: Users 0 not found.
Depositing User: Users 0 not found.
Date Deposited: 22 Jan 2025 07:16
Last Modified: 06 Feb 2025 07:14
URI: https://repository.untad.ac.id/id/eprint/122964
Baca Full Text: Baca Sekarang

Actions (login required)

View Item
View Item