## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG PT. DILMONI CITRA MEBEL INDONESIA
Muhammad Taufik Hidayat ¹, Nana Suarna ², Nining Rahaningsih ³ 1,3 Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 muhammadtaufikhidayat20@gmail.com

## ABSTRAK
Industri  kerap  hadapi  kesusahan  dalam  mengelola  persediaan  barangnya,  spesialnya  dalam  memastikan berapa  banyak  benda  persediaan  serta  bahan  baku  yang  wajib  disediakan  supaya  tidak  terjalin  kekurangan ataupun kelebihan persediaan. Pengelolaan Persediaan Benda ialah salah satu aspek yang sangat berarti buat bisa pengaruhi  kinerja  industri.  Salah  satu  metode  buat  mengelola  Persediaan  Benda  secara  efisien  merupakan dengan memprediksi kebutuhan Persediaan Benda dengan pas serta akurat. Riset ini bertujuan buat memprediksi penentuan  stok  benda  supaya  aktivitas  penciptaan  senantiasa  jalur  serta  bahan  baku  senantiasa  ada.  Analisa prediksi  stok  benda  diambil  dari  informasi  penjualan  industri  pada  periode  tertentu,  dari  informasi  penjualan dicoba analisa memakai Algoritma Naïve Bayes. Tata cara yang digunakan dalam riset ini merupakan tata cara deskriptif  kuantitatif,  ialah  dengan  mengumpulkan  informasi  penjualan  di  PT.  Dilmoni  Citra  Mebel  Indonesia sepanjang  periode  tertentu,  dari  informasi  penjualan  dicoba  analisa  memakai  Algoritma  Naïve  Bayes  serta memakai aplikasi  Rapid Miner tipe 9. 10 dengan  memakai tahapan Knowledge Discovery In  Databases(KDD) serta  memakai  Operator,  Retrive,  Cross  Validation,  Naïve  Bayes,  Apply  Model  serta  Performance.  Hasil Akurasi  pada  penlitian  ini  membuktikan  95.  60%  dengan  rincian  Hasil  Prediksi  Banyak  serta  True  Banyak mempunyai  informasi  sebanyak  75  Informasi.  Hasil  Prediksi  Banyak  serta True  Sedikit  mempunyai  informasi sebanyak  5  Informasi.  Hasil  Prediksi  Sedikit  serta  True  Banyak  mempunyai  informasi  sebanyak  6  Informasi. Hasil  Prediksi  Sedikit  serta True  Sedikit  mempunyai  informasi  sebanyak  164  Informasi.  Ada  164 Benda  yang jadi  Prioritas  buat  diperbanyak  produksinya  supaya  persediaan  benda  serta  stok  bahan  baku  senantiasa terpelihara.
Kata kunci: Persediaan Barang, Prediksi, Data Mining, Naive Bayes, Rapid Miner.

## 1. PENDAHULUAN
Persediaan  benda  ialah  perihal  yang  sangat berarti  untuk  sesuatu  industri  sebab  hendak pengaruhi  tingkatan  penciptaan  serta  penjualan. Persediaan  benda  dibutuhkan  buat  menghasilkan penjualan  dengan  tujuan  laba.  Oleh  sebab  itu, pengendalian  persediaan  benda  sangat  dibutuhkan buat  mengatur  persediaan  beberapa  barang  yang diperlukan  oleh  konsumen.  Dalam  penerapannya industri  bisa  hadapi  kasus  dalam  pengendalian persediaan  benda,  semacam  kelebihan  ataupun kekurangan persediaan  benda sebab stok benda  buat penciptaan terkadang tidak memadai cocok kebutuhan. Hingga prediksi sangat dibutuhkan dalam pengendalian  persediaan  benda  sebab  dengan memprediksi  persediaan  benda,  industri  bisa  lebih gampang  buat  mengenali  benda  serta  bahan  baku yang  masih  ada  selaku  cerminan  buat  proses penciptaan  berikutnya.  Buat  menuntaskan  kasus tersebut,  diperlukan  pengendalian  persediaan  benda yang baik. Buat melaksanakan pengendalian persediaan  benda,  penulis  memakai  informasi penjualan  industri  pada  periode tertentu  untuk  dapat memprediksi persediaan benda yang akurat.
Dalam  mencerna  informasi  penjualan  benda penulis memakai metode informasi mining. Sehingga bisa  menciptakan  pengelompokkan  informasi  yang lebih  akurat  buat  prediksi  persediaan  benda  serta
kebutuhan bahan baku.
Menurut  Yuniar  Kartika  pada  Jurnal  Ilmiah Manajemen  Informatika  dan  Komputer  dengan  judul Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi Persediaan  Barang  Rotan  (Studi  Kasus:  CV.  Jakka). Pada  jurnal  tersebut  menjelaskan  bahwa  Persediaan benda  ialah  perihal  yang  sangat  berarti  untuk  sesuatu industri  sebab  hendak  pengaruhi  tingkatan  penciptaan serta  penjualan.  Penitian  ini  memakai  informasi penciptaan  pada  tahun  2020  pada  cv  jakka  dengan alamat  depok  cirebon,  hambatan  yang  dialami  dalam penciptaan ialah kerap kertelambatan bahan baku yang di  kirim  dari  Kalimantan  sebab  PPKM  Prediksi  ini memakai  aplikasi  Rapidminer  Tipe  9.  9  dengan Operator,  Retrive,  Cross  Validation,  Naïve  Bayes, Apply  Model  serta  Performance.  Hasil  Akurasi  pada penlitian  ini  menunjukan  91.  43%  dengan  rincian Hasil  Prediksi  Tidak  sering  serta  True  Jarang mempunyai  data  sebanyak  181  data.  Hasil  Prediksi Tidak  sering  serta  True  Kerap  mempunyai  informasi sebanyak  9  Informasi.  Hasil  Prediksi  Kerap  serta True  Tidak  sering  mempunyai  informasi  sebanyak  23 Informasi.  Hasil  Prediksi  Kerap  serta  True  Tidak sering  mempunyai  informasi  sebanyak 160 Informasi. Terdapat  183  Barang  yang menjadi  perioritas  untuk diperbanyak produksinya [1].
Menurut  pendapat  lain  oleh  Abdul  Hasyim, Muhammad  Fatchan,  Wahyu  Hadikristanto  pada
Jurnal  Ilmiah  Intech:  Information  Technology Journal  of  UMUS  dengan judul  Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam  Memprediksi Tingkat Penjualan Mobil Tahun 2022. Riset ini mempraktikkan  informasi  mining  memakai tata  cara naïve bayes, tata cara naïve bayes ini diharapkan bisa memperhitungkan akurasi dengan prediksi penjualan mobil  pada  tahun  2020.  Bersumber  pada  informasi yang  diperoleh,  proses  Informasi  Mining  menolong dalam  pelaksanaan  tata  cara  Naïve  Bayes  dalam memperoleh  data  dari  hasil  prediksi  penjualan  pada periode  Januari  sampai  Juli  Tahun  2020  Brand Toyota  jadi  brand  sangat  Laku  selama  pertengahan tahun ini. Sehingga dengan demikian tata cara Naïve Bayes  ini  sukses  memprediksi  dengan  presentase keakuratan  sebesar  95,  38%  dengan  memakai informasi  Training  sebanyak  653  serta  informasi Testing sebanyak 130 informasi [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi penentuan  stok  barang  agar  kegiatan  produksi  tetap jalan dan bahan baku selalu tersedia. Analisa prediksi stok  barang  diambil  dari  data  penjualan  perusahaan pada  periode  tertentu,  dari  data penjualan  dilakukan analisa menggunakan Algoritma Naïve Bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Bagi Satchi Informasi mining bisa didefinisikan selaku  proses  menciptakan  korelasi  baru  bermakna, pola,  serta tren  dengan  menggali  (mining)  informasi dalam  jumlah  besar  ditaruh  digudang,  memakai statistik,  pendidikan  mesin,  kecerdasan  buatan  (AI), dan teknik visualisasi data [3].
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan  di  dalam  database.  Informasi  mining merupakan  proses  yang  memakai  metode  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  serta  machine learning  buat  mengekstraksi  serta  mengenali  data yang  berguna  serta  pengetahuan  yang  terpaut  dari bermacam database besar [4].
Dari sekian banyak definisi di atas dapat ditarik kesimpulan  jika  Informasi  Mining  yakni  proses ataupun  kegiatan  guna  mengumpulkan  data  yang berdimensi  besar  sesudah  itu  mengekstraksi  data tersebut  jadi  data–data  yang  nantinya  dapat digunakan.

## 2.2. Algoritma Naïve Bayes
Naive bayes ialah metode prediksi berbasis  probabilitas  simpel  yang  berdasar  pada pelaksanaan  ketentuan  bayes  dengan  anggapan ketidaktergantungan  yang  kokoh.  Tidak  hanya  itu naive bayes pula bisa menganalisis variabel- variabel yang  sangat mempengaruhinya  dalam  wujud kesempatan
[5].
Naive Bayes yakni pengklasifikasian  probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari dataset  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan
teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  segala  atribut independen  maupun  tidak  silih  ketergantungan  yang diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas.  Definisi  lain mengatakan  Naive  Bayes  yakni  pengklasifikasian dengan  tata  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes, yakni  memprediksi peluang di  masa depan  bersumber pada  pengalaman  di  masa  lebih  dulu.  Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  jika  nilai atribut secara kondisional silih bebas apabila diberikan nilai  output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output, probabilitas  mengamati  secara  bersama  ialah  produk dari  probabilitas  orang.  Keuntungan  konsumsi  Naive Bayes  ialah  jika  tata  metode  ini  hanya  membutuhkan jumlah data  pelatihan (Training Data) yang kecil  buat membenarkan  estimasi  paremeter  yang  dibutuhkan dalam  proses  pengklasifikasian.    Naive  Bayes  sering bekerja  jauh  lebih  baik  dalam  kebanyakan  atmosfer dunia nyata yang area dari pada yang diharapkan [6].

## 2.3. Prediksi
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) Penafsiran  prediksi  merupakan  aktivitas  untuk menebak  perihal  yang  hendak  terjadi.  Prediksi  ialah bagian  dini  dari  sesuatu  proses  pengambilan sesuatu keputusan. Saat sebelum melaksanakan prediksi wajib dikenal terlebih dulu apa sesungguhnya perkara dalam pengambilan  keputusan  itu.  Prediksi  ialah  ilmu  buat memperkirakan  peristiwa  pada  waktu  depan.  Perihal tersebut  bisa  dicoba  dengan  pengambilan  informasi historis  ataupun  data-  data  masa  kemudian  serta memproyeksikan  ke  masa  mendatang  dengan  sesuatu wujud  model  matematis.  Pada  hakekatnya  prediksi cuma  ialah  sesuatu  ditaksir,  namun  dengan  memakai teknikteknik  tertentu  hingga  prediksi  jadi  lebih  hanya perkiraan [7].
Prediksi  maupun  peramalan  ialah  suatu  usaha buat meramalkan keadaan di masa  mendatang melalui suatu pengujian bersumber pada keadaan di masa yang setelah  itu.  Didalam  kehidupan  sosial  segala  sesuatu itu  tidak  pasti,  susah  buat  diperkirakan  secara  benar. Ramalan  yang  dibuat  tetap  diupayakan  biar  dapat meminimalkan  suatu  pengaruh  dari  ketidakpastian tersebut,  dengan  kata  lain  peramalan  bertujuan  buat mendapatkan  estimasi  yang  bisa  meminimalkan kesalahan  meramal  yang  biasanya  diukur  dengan Mean  Squared  Error  (MSE),  Mean  Absolute  Error (MAE) serta lainnya [8].
Prediksi (prediction) merupakan sesuatu aktivitas yang  memperkirakan  apa  yang  terjalin  pada  masa hendak  tiba.  Permasalahan  pengambilan  keputusan ialah  permasalahan  yang  dialami  hingga  peramalan pula  ialah  permasalahan  yang  wajib  dialami,  sebab peramalan  berkaitan erat  dengan pengambilan sesuatu keputusan [9].

## 2.4. Persediaan Barang
Persediaan  ialah  salah  satu  sebutan  yang digunakan  buat  membuktikan  benda  benda  yang dipunyai  oleh  sesuatu  industri  yang  bergantung  pada
tipe  usaha  industri  tiap-  tiap.  Persediaan  ialah beberapa  barang  yang  ditaruh  buat  digunakan ataupun  dijual  pada  masa  ataupun  periode  yang hendak  tiba.  Persediaan  ialah  benda  yang  ditaruh buat digunakan nanti maupun dijual pada masa masa tertentu  tergantung  pada  permintaan  yang  ada maupun  hendak  dijual  pada  periode  yang  hendak datang.  Persediaan  terdiri  dari  persediaan  benda baku,  persediaan  benda  separuh  proses  penciptaan, sebaliknya  persediaan  jadi  ataupun  benda  dagangan ditaruh saat sebelum dijual ataupun dipasarkan [10].
Pada  umumnya  persediaan  (inventory)  yakni barang dagangan yang utama dalam industri dagang. Persediaan  tercantum  kalangan  peninggalan  mudah industri  yang  berfungsi  berarti  dalam  tingkatkan profit  industri.  Secara  umum  istilah  persediaan  ini dipakai  buat  menunjukkan  sebagian  benda  yang dimiliki buat dijual kembali. Dalam industri dagang, persediaan  ialah  beberapa  barang  yang  diperoleh ataupun  dibeli  dengan  tujuan  buat  dijual  kembali tanpa mengganti benda itu sendiri [11].

## 2.5. Penjualan
Penjualan merupakan proses dimana si penjulan memuaskan  seluruh  kebutuhan  serta  kemauan pembeli  supaya  dicapai  menfaatnya  untuk  yang penjual  ataupun  si  pembeli  yang  berkepanjangan serta  yang  menguntukan  untuk  kedua  belah  pihak. Penjualan  pula  hasil  yang  dicapai  selaku  imbalan jasa–  jasa  yang  diselengarakan  yang  dikerjakannya perniagaan transaksi dunia usaha [12].
Penjualan  ialah  aktivitas  yang  dicoba  oleh penjual  dalam  menjual  benda  ataupun  jasa dengan harapan  hendak  mendapatkan  laba  dari  terdapatnya transaksitransaksi  tersebut  serta  penjualan  bisa dimaksud  selaku  pengalihan  ataupun  pemindahan hak  kepemilikan  atas benda  ataupun  jasa  dari  pihak penjual ke pembeli [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Data  penelitian  diambil  melalui sumber informasi sekunder serta informasi primer, informasi sekunder  ialah  bermacam  data  yang  sudah  terdapat lebih  dahulu  serta  dengan  terencana  dikumpulkan oleh  periset  yang  digunakan  buat  memenuhi kebutuhan  informasi  riset.  Informasi  riset  ini berbentuk  tabel  data  penjualan  perusahaan  atau barang  keluar  dengan  buyer  Serena&Lily  pada periode  September  2021  -  Maret  2022.  Data  primer merupakan informasi yang diperoleh secara langsung dari  sumber  aslinya.  Sumber yang  dijadikan  objek penelitian  ini  adalah  PT.  Dilmoni  Citra  Mebel Indonesia.
a. Observasi Melakukan  penelitian  langsung  ke  lapangan untuk mengetahui situasi dan kondisi pada lokasi penelitian, untuk mempermudah dalam mendapatkan data yang diperlukan. Data- data itu berupa  dataset  penjualan,  faktur  penjualan, invoice penjualan, dan kwitansi penjualan.
b. Wawancara
Wawancara  ialah  pengumpulan  informasi  lewat pengajuan  sebagian  persoalan  secara  langsung dengan pihak yang terpaut dengan objek riset yang diteliti.  Pada  sesi  ini  peniliti  melaksanakan wawancara dengan kepala penciptaan, admin, serta PPIC buat ubah data menimpa kasus yang terdapat pada perusahaan.
c. Studi Dokumentasi
Metode yang dicoba dalam pengumpulan informasi  riset  ini  merupakan  riset  dokumentasi. Tata  cara  riset  dokumentasi  ialah  metode pengumpulan  informasi  yang  diperoleh  dari dokumen-  dokumen  yang  terdapat  ataupun  yang tersimpan  pada  industri.  Setelah  itu  dokumen- dokumen  yang  telah  terdapat  dipelajari  buat mendapatkan  informasi  serta  data  yang  cocok untuk riset ini.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  proses tahapan  Knowldge  Discovery  Database  (KDD) dengan  tujuan  memformalkan  dan  menstandarisasi pendekatan  data  mining.  Proses  KDD  dimulai dengan Data Selection,
Preprocessing,
Transformation,  Data  Mining,  Evaluation.  Adapun proses yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan KDD
Proses  Knowledge  Discovery  Database  (KDD) secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Data Selection
Proses  pilih  informasi  dari  sekumpulan  informasi operasional  butuh  dicoba  saat  sebelum  sesi penggalian  data  dalam  KDD  diawali  dengan senantiasa  merepresentasikan  informasi  aslinya. Informasi  hasil  pilih  yang  hendak  digunakan  guna proses  informasi  mining  ditaruh  dalam  suatu berkas, terpisah dari basis informasi operasional.
b. Pre- processing / Cleaning Proses  dimana  data  diolah  setelah  itu  dipilih informasi  yang  bisa  dipakai.  Sebelum  proses  data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses pembersihan  pada  data  yang  jadi  focus  KDD. Proses pembersihan  mencakup antara lain: membuang  duplikasi data,  mengecek  data  yang inkonsisten dan memperbaiki kesalahan pada data, semacam kesalahan cetak (tipografi).
c. Transformation Proses  transformasi  data  terpilih  ke  dalam  wujud mining  procedure,  sehingga  data  tersebut  cocok
untuk  proses  data  mining  merupakan  proses kreatif  serta  sangat  tergantung  pada  jenis  atau pola  informasi  yang  akan  dicari  dalam  basis data.
d. Data Mining Data  mining  ialah  proses  mencari  pola  maupun informasi  menarik  dalam  informasi  terpilih dengan  mengenakan  tata  cara  maupun  tata metode  tertentu.  Tata  cara,  tata  metode,  maupun algoritma  dalam informasi mining  sangat bermacam- berbagai. Pemilihan prosedur maupun algoritma  dalam informasi mining  sangat bermacam-macam.
e. Interpretation/Evaluation Proses dimana pola-pola yang sudah didentifikasi bersumber  pada  measure  yang  diberikan.  Pola data  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining butuh  ditampilkan  dalam  wujud  yang  mudah
dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. f. Knowladge Proses  sangat  akhir  dari  proses  KDD,  data-data yang telah di proses divisualisasikan agar diharapkan  dapat  diambil  aksi  bersumber  pada analisis.  Karenanya  presentasi  hasil  informasi mining  dalam  bentuk  pengetahuan  yang  bisa dipahami  segala  orang  ialah  satu  tahapan  yang diperlukan dalam proses data mining.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Proses  pengecekan  informasi  database  yang bersangkutan sebab kerap  ditemui  kalau  tidak seluruh informasi dibutuhkan buat informasi mining. Informasi  database  diseleksi  serta  diseleksi  untuk dipelajari.
Tabel 1. Data sebelum diproses KODE BARANG NAMA BARANG

## BANAN BAKU
TANGGAL QUANTIT Y PEMAKAIA N CH272-01 Riviera Side Chair Rottan Sintetis 30-Mar 348 Sering CH43-04 Riviera Counterstool Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang CH43-04 Riviera Counterstool Rottan Sintetis 30-Mar 150 Sering CH43-05 Riviera Counterstool Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang CH43-07 Riviera Counterstool Rottan Sintetis 30-Mar 194 Sering CH43-09 Natural Riviera CS Rottan Sintetis 30-Mar 194 Sering CH45-07 Riviera Side Chair Rottan Sintetis 30-Mar 348 Sering CH45-07 Riviera Side Chair Rottan Asli 30-Mar 348 Jarang CH508-03 Riviera CS Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang CH508-03 Riviera CS Rottan Sintetis 30-Mar 199 Sering 4.2. Preprocessing Informasi yang tidak bermutu hendak menciptakan  informasi  mining  yang  bermutu. Bersumber  pada  informasi  diatas  hingga  butuh
dicoba pembersihan informasi dengan tujuan informasi dapat  digunakan  dalam  rapid  miner  serta  cocok  dengan kebutuhan algoritma.
Tabel 2. Data setelah diproses KODE BARANG NAMA BARANG BANAN BAKU TANGGAL QUANTIT Y PEMAKAIAN HASIL CH272-01 Riviera Side Chair Rottan Sintetis 30-Mar 348 Sering Banyak CH43-04 Riviera Counterstool Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang Sedikit CH43-04 Riviera Counterstool Rottan Sintetis 30-Mar 150 Sering Sedikit CH43-05 Riviera Counterstool Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang Sedikit CH43-07 Riviera Counterstool Rottan Sintetis 30-Mar 194 Sering Sedikit CH43-09 Natural Riviera CS Rottan Sintetis 30-Mar 194 Sering Sedikit CH45-07 Riviera Side Chair Rottan Sintetis 30-Mar 348 Sering Banyak CH45-07 Riviera Side Chair Rottan Asli 30-Mar 348 Jarang Banyak CH508-03 Riviera CS Rottan Asli 30-Mar 194 Jarang Sedikit CH508-03 Riviera CS Rottan Sintetis 30-Mar 199 Sering Sedikit

## 4.3. Transformation
Pada  sesi  ini  atribut  yang  dicoba  transformasi ialah atribut item, proses transformasi dicoba dengan membuat atribut baru item jadi atribut khusus.

## Gambar 2. Transformasi Data

## 4.4. Data Mining
Sesi  modeling  dalam  riset  ini  dicoba  dengan Metode  informasi  mining,  ialah  klasifikasi  memakai Algoritma Naïve Bayes. Dicoba pemrosesan informasi  training  cocok  tujuan  buat  menciptakan keputusan  dari  proses  klasifikasi  buat  memastikan layak serta tidak layak.
Gambar 3. Penerapan Cross Validation a. Retrive data penjualan perusahaan
Retrive adalah proses pemilihan model pembelajaran mesin dari sekumpulan model yang sudah dilatih sebelumnya, berdasarkan sekumpulan  kriteria.  Kriteria  yang  digunakan untuk  memilih  model  dapat  bergantung  pada berbagai  faktor,  seperti  jenis  masalah  yang diselesaikan,  ukuran  dan  kualitas  data,  sumber daya  komputasi  yang  tersedia,  dan  akurasi prediksi yang diinginkan.
b. Cross Validation Validasi silang adalah teknik untuk mengevaluasi performa model pembelajaran mesin. Ini melibatkan pembagian dataset menjadi subkelompok, melatih model pada satu subkelompok dan mengevaluasinya pada subkelompok  lainnya.  Proses  ini diulang beberapa  kali,  menggunakan  subkelompok  yang berbeda  setiap kali, untuk  mendapatkan  estimasi umum performa model.
Gambar 4. Penerapan Naive Bayes
c. Naive Bayes Naive Bayes adalah algoritma pembelajaran  mesin probabilistik  berdasarkan  Teorem  Bayes.  Ini adalah  algoritma  sederhana  dan  cepat  yang melakukan  klasifikasi  berdasarkan  probabilitas setiap fitur milik kelas tertentu.
d. Apply Model Operator Apply Model adalah pembelajaran  mesin melibatkan  penggunaan  model  terlatih  untuk membuat  prediksi  pada  data  baru  yang  belum pernah dilihat.
e. Performance Mengacu  pada  seberapa  baik  model  pembelajaran mesin  dapat  membuat  prediksi  yang  akurat  pada data  baru  yang belum  pernah dilihat.  Ini  biasanya dievaluasi  menggunakan  metrik  yang  sesuai dengan  jenis  masalah  yang  diselesaikan,  seperti akurasi  untuk  masalah  klasifikasi  atau  mean squared error untuk masalah regresi.

## 4.5. Evaluation
Bersumber  pada  seluruh  penjabaran  foto  diatas menarangkan  kalau  dalam  mempraktikkan  model Naïve Bayes dibutukan aplikasi Rapidminer tipe 9. 10 dengan  memakai  operator  Retrive,  Cross  Validation, Naïve  Bayes,  Apply  Model  serta  Performance.  Di dalam  Cross  Validation  dengan  kolom  training  ada algoritma  klasifikasi  yang  diterapkan  ialah  Naive bayes.  Sebaliknya  di  dalam  kolom  testing  ada  Apply Model  buat  melaksanakan  model  Naïve  Bayes  serta Performance  buat  mengukur  performa  dari  model Naïve Bayes tersebut.

## 4.6. Hasil Accuracy, Precision dan Recall
Bersumber  pada  hasil  pelaksanaan  model algoritma Naive Bayes buat prediksi Persediaan Benda hingga  didapatkan  hasil  akurasi  95,  60%.  Dengan perinci  jumlah  True  Positive  (TP)  75,  True  Negative (TN)  164,  False  Positive  (FP)  6,  serta  False  Negative (FN)  5.  True  Banyak  serta  True  Sedikit  merupakan kelas  asli  ataupun  nilai  aktual.  Pred.  Banyak  serta pred.  Sedikit  merupakan  kelas  prediksi  ataupun  nilai prediksi.  Class  precision  merupakan  kelas  yang mengukur  tingkatan  akurasi  antara  data  yang  di idamkan pengguna serta hasil prediksi  yang diberikan
dari  sistem.  Class  recall  merupakan  kelas  yang memperhitungkan  hasil  yang  diberikan  dari  sistem dalam memprediksi suatu informasi.

## 4.7. Hasil Accuracy
Hasil  accuracy  didefinisikan  selaku  tingkatan keakraban  antara  nilai  prediksi.  Dengan  jumlah informasi  yang  bisa  dikenal  nilai  accuracy  hasil prediksinya ialah 95.60%.
Gambar 5. Hasil accuracy
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 𝑥 100% 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 75 + 164 75 + 164 + 6 + 164 𝑥 100%

## 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 95.60 %
Dalam perhitungan tersebut membuktikan hasil pengujian prediksi  memakai  Algoritma Naïve Bayes dengan nilai akurasi sebesar 95. 60%.

## 4.8. Hasil Akurasi Precision
Akurasi  precision  ialah  tingkatan  ketepatan antara  informasi  yang  dimohon  oleh  pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.
Gambar 6. Hasil akurasi precision
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 75 75 + 6 𝑥 100%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 96.56 %
Dalam  perhitungan  tersebut  membuktikan  hasil pengujian  prediksi  memakai  Algoritma  Naïve  Bayes dengan nilai akurasi precision sebesar 96.56%.

## 4.9. Hasil Akurasi Recall
Akurasi  Recall  ialah  tingkatan  keberhasilan sistem dalam  memperoleh kembali  informasi. Dengan jumlah  informasi  bisa  dikenal  nilai  Akurasi  Recall dengan hasil prediksinya ialah 97. 02%.
Gambar 7. Hasil Akurasi Recall 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 75 75 + 164 𝑥 100%

## 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 97.02 %
Dalam  perhitungan  tersebut  membuktikan  hasil pengujian  prediksi  memakai  Algoritma  Naïve  Bayes dengan nilai akurasi recall sebesar 97.02%.

## 4.10. Penjelasan Hasil
Bersumber pada gambar-gambar diatas
menjelaskan bahwa hasil akurasi menunjukan 95.60 % dengan rincian sebagai berikut:
a. Hasil  Prediksi  Banyak  dan  True  Banyak  memiliki data sebanyak 75 Data.
b. Hasil  Prediksi  Banyak  dan  True  Sedikit  memiliki data sebanyak 5 Data.
c. Hasil  Prediksi  Sedikit  dan  True  Banyak  memiliki data sebanyak 6 Data.
d. Hasil  Prediksi  Sedikit  dan  True  Sedikit  memiliki data sebanyak 164 Data.
Dengan  hasil  class  recall  Banyak  92.59%  dan class recall Sedikit 97.04%.

## 5. KESIMPULAN
Bersumber  pada  uraian  diatas  hingga  bisa diambil  kesimpulan  kalau  persediaan  benda  pada
industri  dapat  dicoba  prediksi  dengan  memakai informasi  mining  ialah  dengan  tata  cara  algoritma naïve bayes dengan metode memakai informasi yang telah  dikumpulkan  kemudian  diolah  pada  Rapid Miner.  Prediksi  ini  memakai  aplikasi  rapid  miner tipe  9.  10  dengan  memakai  5  model  operator semacam retrive, cross validation, naïve bayes, apply model  serta  pula  peformance.  Dari  pelaksanaan model  algoritma  naïve  bayes  diperoleh  hasil  akurasi ialah  sebesar  95.  60%,  class  precision  sebesar  96. 56% serta pula class recall sebesar 97. 02%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan,” KOPERTIP  J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–34,  2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[2] A.  Hasyim, M.  Fatchan,  and  W.  Hadikristanto, “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi  Tingkat  Penjualan  Mobil  Tahun 2022,” vol. 4, no. 02, pp. 207–215, 2022.
[3] A.  Darmawan,  N.  Kustian,  and  W.  Rahayu, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung  Taman  Tabebuya,” STRING
(Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  2, no. 3, p.
299, 2018, doi:
10.30998/string.v2i3.2439.
[4] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu
Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve
Bayes,  Knn  Dan  Svm,” J.  Tekno  Insentif ,  vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[5] R. Retnosari, “Analisa Kelayakan Kredit Usaha Mikro Berjalan pada Perbankan dengan Metode Naive  Bayes,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris. dan Obs. Sist. Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 53–59, 2021, [Online]. Available: https://e-
jurnal.lppmunsera.org/index.php/PROSISKO/a rticle/view/2848
[6] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  and  B.  Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Peserta  Sertifikasi Microsoft  Office  Specialist  (MOS),” Petir ,  vol.
12, no. 2, pp. 131–144,  2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[7] R. a F. Saputri, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series  Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web Pada  Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling,” JATI
(Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 290– 297, 2019, [Online]. Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/d ownload/1391/1247
[8] Deri  Lianda&Niko  Atmaja,  “Prediksi  Data Buku Favorit,” vol. VIII, pp. 27–37, 2021.
[9] L.  P.  Ayuningtias,  M.  Irfan,  and  J.  Jumadi, “Analisa  Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani,” J.  Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 9–16, 2017.
[10] C. C. P. Dewi, “Penerapan Pencatatan Akuntansi Persediaan  Barang  Dagang  Berdasarkan  PSAK No . 14 Pada Toko  Online Shop,”  vol. 1, no. 14, pp. 145–152, 2022.
[11] Ferawati,  K.  Davita  Fersiartha,  and  I.  Yuliana, “Analisis  Pengaruh  Persediaan  Barang  Dan Penjualan  Terhadap  Laba  Perusahaan  (Studi Kasus Cv Davin Jaya Karimun),” J. Cafe. , vol. 1, no.
2,
pp. 33–44, 2020, doi: 10.51742/akuntansi.v1i2.146.
[12] R.  F.  Ahmad  and  N.  Hasti,  “Sistem  Informasi Penjualan Sandal Berbasis Web,” J. Teknol.  dan Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  67–72,  2018,  doi: 10.34010/jati.v8i1.911.
[13] S.  A.  Wulandari,  “Sistem  Informasi  Penjualan Produk  Berbasis  Web  Pada  Chanel  Distro Pringsewu,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol.  4,  no.  0,  pp.  41–47,  2017,  [Online]. Available:
http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/Jurn alTam/article/view/36/36