Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Mengenali Pola Manajemen Stok di PT Mitra Jaya Subaga Tangerang

Fathan Ayyasy, Putri Dina Mardika, Ria Asep Sumarni

Abstract


PT. Mitra Jaya Subaga adalah perusahaan manufaktur aneka mainan karet di Tangerang yang telah berpengalaman dalam industri distributor mainan karet. Meskipun memiliki standar kualitas yang tinggi, PT. Mitra Jaya Subaga mengalami kesulitan dalam mengelola stok karena masih menggunakan input manual dan sering terjadi kesalahan data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes dalam mengenali pola manajemen stok di PT. Mitra Jaya Subaga untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan stok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif dalam mengklasifikasi data historis stok dengan akurasi yang tinggi. Model yang dibangun berhasil mengidentifikasi pola-pola stok, yang sebelumnya sulit dilihat secara manual. Dengan probabilitas kategori "Bola Mandi" sebesar 60%, aplikasi ini dapat memprediksi kebutuhan stok secara lebih akurat. Implementasi sistem ini tidak hanya mengurangi kesalahan input dan waktu yang dibutuhkan, tetapi juga memberikan dasar yang kuat bagi manajemen untuk membuat keputusan strategis, seperti menghindari overstock atau stock-out. Penelitian ini membuktikan bahwa Naïve Bayes adalah solusi yang efektif untuk mengatasi masalah manajemen stok manual, sehingga berkontribusi pada peningkatan efisiensi operasional PT Mitra Jaya Subaga secara keseluruhan.


Keywords


Data Maining; Naïve Bayes; Pola Manajemen Stok

Full Text:

PDF

References


Amalia, H., & Evicienna, E. (2017). KOMPARASI METODE DATA MINING UNTUK PENENTUAN PROSES PERSALINAN IBU MELAHIRKAN. Jurnal Sistem Informasi, 13(2), 103. https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.545

Anam, C., & Santoso, H. B. (2018). Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa (Vol. 8, Issue 1).

Dwi Septiani Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl Kramat Raya No, W., & Pusat, J. (2017). DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS. In Jurnal Pilar Nusa Mandiri (Vol. 13, Issue 1). http://archive.ics.uci.edu/ml/.

Juliansa, H. (n.d.). DATA MINING ROUGH SET DALAM MENGANALISA KINERJA DOSEN STMIK BINA NUSANTARA JAYA LUBUKLINGGAU. In Jurnal Sistem Informasi Musirawas) (Vol. 4, Issue 1).

Mulya, Di. P. (2019). ANALISA DAN IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM SELEKSI PEMBELIAN TANAH LIAT (STUDI KASUS DI PT. ANVEVE ISMI BERJAYA). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 1(1), 47–57. https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i1.6

Regresi, D., Biner, L., Mengklasifikasikan, D., & Utami, I. T. (2018a). PERBANDINGAN KINERJA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). In Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan (Vol. 15).

Regresi, D., Biner, L., Mengklasifikasikan, D., & Utami, I. T. (2018b). PERBANDINGAN KINERJA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). In Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan (Vol. 15).

Selvi, C., Sembiring, D., Hanum, L., & Parsaoran Tamba, S. (2022). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL PENELITIAN (STUDI KASUS FTIK UNPRI). Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima), 5(2).

Sofyan Zakaria, P., Julianto, R., & Surya Bernada, R. (n.d.-a). IMPLEMENTASI NAIVE BAYES MENGGUNAKAN PYTHON DALAM KLASIFIKASI DATA. In BIIKMA : Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (Vol. 1, Issue 1). https://jurnalmahasiswa.com/index.php/biikma

Sofyan Zakaria, P., Julianto, R., & Surya Bernada, R. (n.d.-b). IMPLEMENTASI NAIVE BAYES MENGGUNAKAN PYTHON DALAM KLASIFIKASI DATA. In BIIKMA : Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (Vol. 1, Issue 1). https://jurnalmahasiswa.com/index.php/biikma

Supriyanti, W., Amborowati, A., & AMIKOM Yogyakarta, S. (2016). PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK KETEPATAN PEMILIHAN KONSENTRASI MAHASISWA (Vol. 1).

Tampilan Analisis Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan C4-5 Untuk Waktu Kelulusan Mahasiswa. (n.d.).




DOI: https://doi.org/10.30998/jrami.v6i04.12462

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) indexed by: