<![CDATA[Dalam suatu instansi untuk pencatatan bahan bakar minyak dan penentuan prioritas supir yang akan diganti uangnya terlebih dahulu sangat krusial. Permasalahan yang dihadapi oleh PT.XYZ adalah kesulitan dalam mengklasifikasikan supir yang harus mendapat penggantian uang terlebih dahulu. Saat ini untuk pengklasifikasian yang dilakukan hanya mengandalkan pengolahan data dan pengurutan dengan Microsoft Excel. Untuk menghindari hal yang tidak diinginkan seperti Human Error ataupun redudansi maka sistem ini dibangun. Dengan metode naïve bayes membantu agar dapat menentukan prioritas supir yang akan mendapat uang ganti bahan bakar minyak (BBM). Metode pengklasifikasi Naive Bayes adalah pengklasifikasi statistik yang dapat memprediksi probabilitas keanggotaan kelas dari kelas tertentu berdasarkan perhitungan probabilitas. Berdasarkan hasil akhir yang telah dilakukan dengan mengambil beberapa semple dari beberapa data training maka akurasi untuk menentukan prioritas supir penggantian bahan bakar minyak (BBM) adalah 100%. Maka dapat disimpulkan bahwa metode naïve bayes keakuratannya sangat tinggi untuk menentukan prioritas penggantian uang bahan bakar minyak (BBM) untuk supir.]]>
Copyrights © 2022
