KLASIFIKASI PRODUK TERLARIS UNTUK OPTIMALISASI IT BUSINESS MANAGEMENT PADA GROSIR SINAR GEMILANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BIYES

Azizah, Nur (2024) KLASIFIKASI PRODUK TERLARIS UNTUK OPTIMALISASI IT BUSINESS MANAGEMENT PADA GROSIR SINAR GEMILANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BIYES. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

	Text SKRIPSI_19101152630283_NUR AZIZAH_ABSTRAK.pdf Download (187kB)
	Text SKRIPSI_19101152630283_NUR AZIZAH_BAB I.pdf Download (310kB)
	Text SKRIPSI_19101152630283_NUR AZIZAH_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (409kB)
	Text SKRIPSI_19101152630283_NUR AZIZAH_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Ketersediaan barang dan kelengkapan barang pada grosir adalah elemen yang sangat penting agar para distributor toko dapat membeli produk sesuai dengan kebutuhan. Pada Grosir Sinar Gemilang saat ini terjadi stok barang yang terlaris kurang terkontrol untuk menyediakan stok barangnya dan barang yang kurang laris banyak penumpukan stok, sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan stok barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh pelanggan, perlu adanya prediksi produk-produk terlaris untuk menentukan kapan untuk menyimpan stok suatu produk dalam jumlah besar atau sedikit Maka dari itu sistem pendukung keputusan dapat menemukan strategi dalam menentukan barang terlaris di grosir sinar gemilang. IT Business Management merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data, Sehingga perlu dibangun IT Busines Management yang memberikan kemudahan dalam kebijakan bisnis. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam IT Business Management, salah satunya adalah dengan menggunakan metode naïve bayes. Metode naïve bayes merupakan salah satu metode sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan sebagai penentu produk terlaris pada Grosir Sinar Gemilang. Hasil dari perhitungan Naive Bayes akan menampilkan prediksi untuk dilihat probabilitas dalam mengklasifikasikan kategori menjadi Terlaris/Laris/Kurang Laris dengan teknik data mining yang belajar dari data sebelumnya. Data penelitian didapatkan di Grosir Sinar Gemilang. Website data mining ini sudah mendapatkan akurasi 90,91%. Sistem ini diharapkan dapat menentukan membantu pihak grosir dalam memanagement persediaan produk Terlaris/Laris/Kurang Laris.

Actions (login required)

View Item