Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)
Vol 21, No 2 (2022): AGUSTUS 2022

Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Alat Teknik Menggunakan Metode Naive Bayesian Clacifier

Adhella Gusderia (STMIK Triguna Dharma)
Mukhlis Ramadhan (STMIK Triguna Dharma)
Moch Iswan Perangin-angin (STMIK Triguna Dharma)



Article Info

Publish Date
30 Aug 2022

Abstract

PT. Faedah Teknik merupakan suatu unit usaha yang cukup besar yang menyediakan berbagai macam peralatan teknik seperti mesin bor, gerinda, alat potong, alat poles dan lain sebagainya. Perusahaan ini menyuplai banyak produk, yang dimana setiap produk-produk yang dimiliki maupun yang terjual akan dicatat menjadi sebuah data, selain itu terkadang data yang ada pada PT. Faedah Teknik ini masih tergolong menumpuk. Oleh sebab itu PT. Faedah Teknik dituntut untuk mencari solusi dalam pengelompokan produk dan menemukan segmentasi jenis produk guna untuk meningkatkan usaha dibidang penjualan.Maka dari itu teknik yang akan digunakan pada karya ilmiah ini adalah pengklasteran dengan menggunakan algoritma Naïve Bayesian Clacifier. Metode Naïve Bayesian Clacifier ini pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class. Bayesian classification didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decesion tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasai dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar Hasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi yang dapat mengelompokkan data penjualan alat teknik di Faedah Teknik dengan menggunakan Metode Naive Bayes.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jis

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Computer Science, Computer Engineering, and Informatics Computer Network Embedded System Computer Security Software Engineering (Software: Lifecycle, Management, Engineering Process, Engineering Tools and Methods) Programming (Programming Methodology and Paradigm) Data Engineering (Data and ...