518 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E-ISSN 2503-2933

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi
I Made Adrian Astalina Pramana* 1 , I Wayan Sudiarsa 2 , Putu Gede Surya Cipta Nugraha 3 1,2 Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia (INSTIKI); Jl. Tukad Pakerisan No. 97 Denpasar, Bali, Telp: +62 361-256-995
3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika INSTIKI, Bali e-mail: * 1 adrian.astalina.pramana25@gmail.com, 2 sudiarsa@instiki.ac.id,
3 surya.cipta@instiki.ac.id

## Abstrak
CV  Akusara  Jaya  Abadi  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pengadaan barang dan jasa. Perusahaan ini mengalami kesulitan dalam manajemen stok produk. Untuk itu diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  melakukan  prediksi  penjualan  produk  terlaris  dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes,  di  mana  algoritma  ini  menghitung  nilai  probabilitas likelihood  dari  masing-masing  atribut  umum  untuk  memperoleh  pola  pada  label/class-nya berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  posterior  probability.  Selain  itu,  penerapan  algoritma  Naive Bayes diaplikasikan dengan framework CRISP-DM. Dataset diperoleh melalui platform SIPLah yang  memiliki  rentang  waktu  3  tahun  yaitu  2021-2023  dengan  jumlah  data  sebanyak  750 records.  Implementasi  data  mining  dengan  RapidMiner  dan  formulasi  teorema  Bayes  pada prediksi penjualan produk, terdapat 5 produk yang menghasilkan nilai probabilitas tinggi yaitu produk  terlaris  ialah  Kertas  HVS  F4  SIDU  70  Gram,  Tissue  Hand  Towel,  Tissue  Nice  180 Sheets,  Kabel  NYM  Eterna  ukuran  2  x  1,5  mm,  dan  Refil  Spidol.  Proses  analisis  model  dan kinerja  algoritma  Naive  Bayes  pada  penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix  yang memperoleh  tingkat  accuracy  sebesar  89,33%,  precision  sebesar  73,21%,  dan  recall  sebesar 97,61%.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  algoritma  Naive  Bayes menghasilkan  prediksi  penjualan  produk  terlaris  dengan  performa  yang  baik,  sehingga  dapat membantu pihak CV Akusara Jaya Abadi dalam menentukan manajemen stok produknya.
Kata kunci —Data Mining, Naive Bayes, Prediksi Penjualan, RapidMiner.

## Abstract
CV Akusara Jaya Abadi is a company engaged in procuring goods and services. This company is experiencing difficulties in product stock management. For this reason, we need a method that can predict sales of best-selling products using the Naive Bayes algorithm, where this  algorithm  calculates  the  likelihood  probability  value  of  each  general  attribute  to  get  a pattern  on  the  label/class based  on the highest  value  of  the  posterior  probability.  In  addition, the  application  Naive  Bayes  algorithm  applied  using  the  CRISP-DM  framework.  The  dataset obtained through the SIPLah platform has 3 years, that is 2021-2023 with a total data of 750 records.  Implementation  data  mining  with  RapidMiner  and  Bayes'  theorem  formulation  in product  sales  predictions,  there  are  5  products  that  produce  the  highest  probability  value namely  the  best-selling  products  are  the  HVS  F4  SIDU  70  Gram  Paper,  Tissue  Hand  Towel, Tissue  Nice  180  Sheets,  Kabel  NYM  Eterna  size  2  x 1,5  mm,  and  Refil  Spidol. The  process  of model analysis and performance of the Naive Bayes algorithm in this research uses a confusion matrix  with  an  accuracy  level  of  89.33%,  precision  of  73.21%,  and  recall  of  97.61%.  Thus, could  be  concluded  that  the  implementation  of  the  Naive  Bayes  algorithm  produces  sales predictions  for  best-selling  products  with  good  performance,  so  it  can  help  CV  Akusara  Jaya Abadi determine its product stock management.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 519
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Keywords —Data Mining, Naive Bayes, Sales Prediction, RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
trategi pemasaran di bidang usaha barang dan jasa dewasa ini mengalami perubahan yang signifikan,  terutama  dari  aspek  distribusi  produk  kepada  konsumen  yang  kian  masif.  Hal tersebut  berkorelasi  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi  dan  kebiasaan pelanggan dalam  membeli  produk  melalui  platform  digital,  seperti  layanan marketplace ,  platform e- Commerce ,  dsb.  Selain  itu,  dalam  menghadapi  disrupsi  teknologi,  sudah  tentu  usaha  yang dijalankan  harus  diiringi  dengan  penyediaan  stok  produk  yang  optimal,  seperti  menentukan produk  apa  saja  yang  memiliki  tingkat  penjualan  yang  terlaris.  Supaya  perusahaan  tidak mengalami stok produk yang menumpuk, juga dapat menghindari pengeluaran biaya yang tidak diperlukan.  Sehingga  dari  hal  tersebut,  usaha  yang  bergerak  di  sektor  barang  dan  jasa  dapat menyusun strategi pemasaran yang tepat dan efektif kedepannya.
Perusahaan  CV  Akusara  Jaya  Abadi  merupakan  usaha  yang  bergerak  di  bidang pengadaan barang dan jasa yang di mana produk yang umumnya dijual seperti Alat Tulis Kantor (ATK), printer, laptop, komputer, CCTV, dll. Dalam pemasarannya kerap dibeli oleh pelanggan yang  berada  di  sektor  institusi  pendidikan  seperti  Sekolah  Dasar  (SD),  Sekolah  Menengah Pertama  (SMP),  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA).  Adapun  platform  yang  digunakan  oleh  CV Akusara  Jaya  Abadi  sebagai  pemasaran  produk  yaitu  Sistem  Informasi  Pengadaan  Sekolah (SIPLah).  Sehingga  dengan  adanya  platform  tersebut,  jumlah customer yang  dimiliki  CV Akusara  Jaya  Abadi  mengalami  peningkatan  seiring  waktu.  Hal  tersebut  berdampak  pada perilaku customer dalam  menginginkan  pemesanan  barang  atau  produk  yang  diinginkannya datang  secepat  mungkin  atau  tepat  waktu.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  terkadang  mengalami kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan customer karena  perusahaan  tidak  menyediakan  produk yang  sesuai  dengan  permintaan customer .  Sehingga  menyebabkan  stok  penjualan  produk menjadi  tidak  stabil  serta  mengakibatkan  penumpukan  produk,  juga  berdampak  pada  aspek penggelontoran biaya-biaya yang seharusnya tidak diperlukan.
Dengan adanya permasalahan tersebut, niscaya perusahaan menjadi tidak optimal untuk menjangkau customer yang  lebih  luas  dalam  hal  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  karena perilaku  dan  kebiasaan customer yang  sulit  dipahami,  maka  diperlukan  strategi  yang  dapat menentukan  kebutuhan customer berdasarkan  karakteristiknya  dengan  konsep  prediksi penjualan produk terlaris. Kendati demikian, diperlukan instrumen yang dapat dijadikan sebagai bahan  pendukung  dalam  analisis  data  terkait  prediksi  penjualan  produk  terlaris,  yaitu menggunakan algoritma Naive Bayes . Naive Bayes dalam data mining dapat mengklasifikasikan produk  yang  paling  diminati  oleh  pelanggan  berdasarkan  kategorinya.  Kemampuan  klasifikasi Naive  Bayes dalam  mengukur  akurasi  dan  kecepatan  relatif  tinggi  saat  diaplikasikan  dalam proses pengolahan data untuk prediksi probabilitas keanggotaan suatu class [1]. Maka  penerapan data  mining bisa  menjadi  pilihan  yang  sesuai  dalam  memprediksi kebiasaan  dan  kebutuhan  pelanggan  terkait  produk  yang  akan  dibelinya,  juga  memperoleh knowledge yang  dapat  mengetahui  pola-pola  di  setiap item /produk  terlaris  berdasarkan  teori keputusan Bayes . Oleh karena itu, algoritma Naive Bayes sangat cocok untuk menganalisis data- data  produk,  seperti  jumlah  pembelian,  dan  faktor  lain  yang  relevan.  Sehingga  dari permasalahan  tersebut,  penulis  membentuk  kerangka  berpikir  yang  dapat  mengenali  pola ( pattern  recogition )  dengan  teknologi data  mining terhadap  persediaan  produk  CV  Akusara Jaya Abadi, supaya proses bisnis perusahaan menjadi lebih optimal. Dengan demikian, terdapat beberapa  penelitian  yang  dijadikan  bahan  literatur  penulis  sebagai  pendukung  riset,  yaitu
S
520 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
berdasarkan  literatur  [2],  memperoleh  hasil  perhitungan  dan  pengujian  evaluasi  terhadap  data penjualan Alat Tulis Kantor (ATK) menggunakan algoritma Naive Bayes untuk tingkat akurasi yang  paling  tinggi  sebesar  99.26%  dan  untuk  tingkat  akurasi  yang  paling  rendah  sebesar 94,39%.  Sedangkan  berdasarkan  literatur  [3],  memperoleh  hasil  perhitungan  dan  pengujian evaluasi terhadap penjualan produk Air Conditioner (AC) menggunakan algoritma Naive Bayes dengan nilai accuracy sebesar 75%, nilai precision sebesar 66%, dan nilai recall sebesar 66%. Sehingga  dapat  dikatakan,  beberapa  penelitian  tersebut  memiliki  penekanan  teorema Bayes untuk memperoleh knowledge dan wisdom terhadap objek penelitiannya.
Dengan  demikian,  berdasarkan  literatur-literatur  yang  telah  disampaikan,  terdapat penelitian  yang  menyatakan  bahwa  adanya  masalah  dalam  kasus  prediksi  penjualan  sepeda motor  terlaris  terkait  hasil  evaluasi model yang  kurang  baik  pada  metode  klasifikasi  dengan algoritma  KNN  [4].  Maka  dari  itu,  penulis  memutuskan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes untuk  melakukan  prediksi  penjualan  produk  terlaris  pada  CV  Akusara  Jaya  Abadi,  agar perusahaan  dapat  mengimplementasikan  strategi  pemasaran  produk  yang  efektif  dengan menentukan  manajemen  stok  produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan customer .  Pada  akhirnya, perusahaan bisa memberikan value yang positif kepada customer sekaligus dapat meningkatkan reputasi perusahaan ( company reputation ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam menjalankan riset ini, peneliti/penulis menggunakan studi literatur atau tinjauan pustaka untuk memperoleh pengetahuan lebih dalam terkait topik yang sedang diteliti. Berikut adalah tinjauan pustakanya.

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  menemukan  pola  dan  pengetahuan  yang  menarik  dari sejumlah  besar  data.  Sumber  data  dapat  mencakup database ,  gudang  data,  web,  tempat penyimpanan informasi lainnya, atau data yang dialirkan ke dalam sistem secara dinamis. Maka dapat  dikatakan, data  mining bisa  diterapkan  dari  berbagai  bidang  usaha  salah  satunya  yaitu bisnis  pengadaan  barang  dan  jasa.  Selain  itu,  terdapat  terminologi  yang  berkaitan  dengan implementasi dan analisis data mining, yaitu Knowledge Discovery from Data (KDD)[5].

## 2.2 Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang  diberikan.  Algoritma  ini  menggunakan  pendekatan  teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas [6].
Selain itu, terdapat definisi lain yang menyatakan bahwa teori keputusan Bayes adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola ( pattern recognition ). Selain itu, pendekatakan  ini  didasarkan  pada  kuantifikasi trade-off antara  berbagai  keputusan  klasifikasi ( decisions  classification )  dengan  menggunakan  probabilitas  dan  ongkos  yang  ditimbulkan dalam suatu keputusan [7]. Maka dari itu, algoritma Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  di  mana  algoritma  ini  diciptakan  oleh  ilmuwan Inggris yang bernama Thomas Bayes , yang secara umum teori ini menyiratkan prediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Adapun persamaan Naive Bayes dapat dilihat pada rumus (1) berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 521
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
P(H|X) = ௉(௑|ு).௉(ு)
௉(௑) (1)
Keterangan:
X : Data dengan class yang belum diketahui H
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probability ) P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probability ) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas dari X

## 2.3 Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  kegiatan  yang  memperkirakan  apa  yang  terjadi  pada  masa  akan datang.  Sehingga  dapat  dikatakan  prediksi  merupakan  masalah  pengambilan  keputusan  dalam masalah  yang  sedang  dihadapi.  Hal  tersebut  berkorelasi  dengan  peramalan  yang  sama-sama memiliki  tujuan  yang  sama,  sebab  peramalan  berkaitan  erat  dengan  pengambilan  suatu keputusan [8].

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining . Evaluasi dengan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy , precision ,  dan recall [9].  Adapun  contoh  data  parsial  yang  disajikan  dalam bentuk tabulasi dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Contoh Data Parsial pada Confusion Matrix f ij Kelas Hasil Prediksi ( j) Kelas (+) Kelas (-) Kelas Asli ( i) Kelas (+) TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Kelas (-) FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Adapun rumus atau formulasi confusion matrix , yaitu sebagai berikut [10]:
1) Accuracy = ்௉ା்ே
்௉ା்ேାி௉ାிே (2)
2) Precision = ்௉ ்௉ାி௉ (3) 3) Recall = ்௉ ்௉ାிே (4)
Keterangan:
1) TP ( True Positive ) adalah jumlah records positif yang diklasifikasikan sebagai positif.
2) FP ( False Positive ) adalah jumlah records negatif yang diklasifikasikan sebagai positif.
3) FN ( False Negative ) adalah jumlah records positif yang diklasifikasi sebagai negatif.
4) TN ( True Negative ) adalah jumlah records negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif.

## 2.5 RapidMiner
RapidMiner  adalah  salah  satu tools yang  dipakai  dalam data  mining .  RapidMiner memiliki  kurang  lebih 500 operator  data  mining , termasuk operator untuk input , output , data preprocessing dan  visualisasi.  Selain  itu,  RapidMiner  ditulis  dengan  munggunakan  bahasa pemrograman Java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi ( cross platform ) [11]. Dalam
522 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
hal  ini,  tools  RapidMiner  menjadi  salah  satu  tools  yang  kerap  digunakan  dalam  bidang data mining .

## 2.6 SIPLah
SIPLah  adalah  inovasi  dalam  pengadaan  barang/jasa  Satuan  Pendidikan  untuk meningkatkan transparansi dan kemudahan bagi Satuan Pendidikan (Satdik) dalam administrasi dan  pelaporan  serta  bagi  UMKM  untuk  turut  serta  hadir  sebagai  penyedia  barang  dan  jasa  di SIPLah [12]. Oleh karena itu, dapat dikatakan dalam platform SIPLah dirancang untuk membeli kebutuhan  sekolah  dengan  memanfaatkan  sistem marketplace yang  dioperasikan  oleh  pihak ketiga  (Mitra).  Selain  itu,  terdapat  manfaat  dalam  menggunakan  platform  ini,  yaitu mempermudah  proses  Pengadaan  Barang  dan  Jasa  (PBJ)  oleh  satuan  pendidikan  agar  lebih efektif,  efisien,  transparan,  dan  akuntabel,  sesuai  dengan  anggaran  perbelanjaan  yang  sudah diatur  pada  Permendikbud  No.  14/2020.  Sedangkan  tujuannya,  yaitu  dengan  SIPLah,  satuan pendidikan  dapat  berbelanja  kebutuhan  sekolah  secara  daring,  transparan,  dan  aman  karena dilengkapi dengan dokumen yang mendukung pelaporan dana BOS.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Data Mining Framework Methodology
Penerapan  algoritma Naive  Bayes pada  penelitian  ini  menggunakan data  mining framework CRISP-DM.  CRISP-DM  adalah  suatu  konsorium  perusahaan  yang  didirikan  oleh Komisi Eropa pada Tahun 1996 dan telah ditetapkan sebagai proses standar dalam data mining yang  dapat  diaplikasikan  di  berbagai  sektor  industri  [9].  Sehingga  dengan  adanya  metodologi kerangka  kerja  ini  dapat  diterapkan  dari  berbagai  bidang  di  industri  keuangan,  kesehatan, pengadaan  barang  dan  jasa,  dsb.  Selain  itu,  CRISP-DM  memiliki  popularitas  yang  tinggi  di kalangan data  analyst .  Sebab  proses-proses  yang  disajikan  setiap  tahapnya  dapat  dilakukan secara  iteratif  atau  berulang-ulang  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  sedang  diangkat. Adapun fase-fase dalam CRISP-DM disajikan pada gambar 1 berikut [13].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 523
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 1. Fase CRISP-DM

## 3.1.1 Business Understanding
Fase ini menjelaskan tujuan proyek dan persyaratan dalam hal bisnis atau unit penelitian secara keseluruhan. Kemudian peneliti/penulis meramu berbagai capaian dan batasan dari hasil riset  ke  dalam  formulasi data  mining .  Setelah  itu,  menyiapkan  strategi  awal  untuk  mencapai tujuan tersebut.

## 3.1.2 Data Understanding
Fase  ini  melibatkan  penggumpulan  data  dan  menganalisis  data  serta  menemukan wawasan awal. Setelah itu, melakukan evaluasi dari kualitas data yang dimiliki/diperoleh. Juga terakhir  jika  diinginkan,  pilih  bagian dataset yang  menarik  berupa  pola  ( pattern )  yang  dapat diolah oleh penulis.

## 3.1.3 Data Preparation
Fase ini menguraikan penyiapan untuk membangun dataset akhir yang akan digunakan untuk  fase  selanjutnya  ( modeling  phase ),  di  mana  diawali  dari  data  mentah  maupun  kotor. Kemudian  dilakukan  proses  pemilihan  kasus  dan  variabel  yang  akan  dianalisis  meliputi pengumpulan  data,  pembersihan  data,  dan  pemilihan  atribut  ( features )  yang  berkaitan  dengan algoritma Naive Bayes .
524 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933

## 3.1.4 Modeling
Fase  ini  menjelaskan  teknik  terkait model yang  sesuai  dengan  metode  yang  sedang digunakan  penulis,  yaitu  prediksi  penjualan  produk  terlaris  dengan  algoritma Naive  Bayes . Adapun  fase  ini  memfokuskan  perihal  pengaturan  optimasi  dari  hasil  perhitungan  yang  ingin diharapkan.

## 3.1.5 Evaluation
Fase ini menjelaskan evaluasi dari hasil modeling yang diperoleh dalam hal kualitas dan efektivitasnya.  Dalam  hal ini,  diperlukan  penetapan  perihal  aspek  penting  dari masalah  bisnis. Sehingga  penulis/peneliti  dapat  mengambil  keputusan  tentang  penggunaan  hasil  prediksi penjualan  produk  terlaris  dengan  algoritma Naive  Bayes .  Adapun  pengukuran  evaluasi  yang dipakai sesuai konteks klasifikasi/prediksi dalam data mining , yaitu dengan confusion matrix .

## 3.1.6 Deployment
Fase  ini  menjelaskan  terkait  laporan  hasil  prediksi  penjualan  produk  terlaris menggunakan algoritma Naive Bayes . Meskipun demikian, proses deployment dalam penelitian ini tidak dilakukan proses integrasi dengan sistem yang sudah ada ( existing system ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Business Understanding
Fase ini menjelaskan tujuan bisnis perusahan untuk menentukan pola yang dicari dalam proses data  mining .  Selain  itu,  dilakukan  penilaian  situasi  perihal  sistem  informasi  yang digunakan CV Akusara Jaya Abadi, yaitu dengan platform SIPLah. Kemudian untuk menjawab permasalah  penelitian,  maka  dibuat  laporan  prediksi  penjualan  produk  terlaris  agar  pihak stakeholders CV  Akusara  Jaya  Abadi  dapat  menentukan  manajemen  stok  produk  maupun meningkatkan nilai penjualannya.

## 4.2 Data Understanding
Tahap  ini  penulis  melakukan  proses  pengumpulan  data  dan  menganalisis  data.  Dalam hal  ini,  dari  proses  perizinan  data  yang  diajukan  penulis  terhadap  CV  Akusara  Jaya  Abadi, diperoleh  data  detail  penjualan  selama  3  tahun  sebanyak  750 records dan  8  atribut  ( features ) dimulai  dari  tahun  2021-2023.  Adapun  atribut-atribut  yang  terdapat  dalam dataset seperti: nomor_pesanan,  tanggal,  nama_produk,  kategori_produk,  tujuan_pengiriman,  harga_satuan, jumlah, dan total harga.

## 4.3 Data Preparation
Fase ini menjelaskan proses persiapan data yang siap untuk dianalisis dengan algoritma Naive  Bayes .  Dalam  hal  ini,  tidak  terdapat missing  values pada dataset detail  penjualan  CV Akusara Jaya Abadi. Maka untuk langkah awal, yaitu melakukan transformasi data dan seleksi data. Berikut adalah gambar transformasi perubahan nama pada atribut dataset detail penjualan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 525
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Rename Dataset Attributes dengan RapidMiner
Dari  gambar  di  atas  terdapat  2  kolom,  yaitu old  name dan new  name .  Dalam  hal  ini, sebanyak  4  atribut  yang  akan  dirubah  namanya  dari  8  total  atribut.  Setelah  itu,  berlanjut  pada proses pemilihan atribut ( select attributes ) sebanyak 6 atribut yang termasuk dengan class -nya.
Gambar 3. Select Dataset Attributes dengan RapidMiner
Atribut  yang  telah  di- rename ,  kemudian  diatur type -nya  menjadi  ‘ include  atrributes ’ dan attribute  filter  type pada parameter  Select  Attributes -nya  menjadi  ‘ a  subset ’.  Selanjutnya tahap  terakhir  dari data  preparation ,  yaitu  melakukan  transformasi  data  beserta  menentukan class / label -nya,  yaitu  status  produk.  Dalam  hal  ini,  sebelum  melanjutkan  ke  fase modeling , diperlukan  normalisasi  atribut  pada  jumlah  pembelian  produk  (pcs)  yang  berkorelasi  dengan class status produk. Adapun ketentuan atribut jumlah pembelian produk, yaitu sebagai berikut:
526 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
1) Jika jumlah  pembelian  produk  yang  terjual  dari  1  sampai  dengan  10  pcs,  maka  dinyatakan jumlah pembelian produk tersebut relatif sedikit dan tidak laris.
2) Jika  jumlah  pembelian  produk  yang  terjual  hanya  11  pcs  saja,  maka  dinyatakan  jumlah pembelian produk tersebut relatif banyak namun tidak laris.
3) Jika  jumlah  pembelian  produk  yang  terjual  sebanyak  lebih  dari  11  pcs,  maka  dinyatakan jumlah pembelian produk tersebut relatif banyak dan laris.

## 4.4 Modeling
Proses modeling bertujuan  untuk  membentuk  pola  dan  menguji model Naive  Bayes dengan  cara  membagi dataset menjadi data  training dan data  testing dengan  masing-masing bobot 80:20, dimana 80% untuk data training dan 20% untuk data testing . Di mana pembagian dataset menggunakan teknik stratified sampling . Adapun teknik tersebut sudah tersedia melalui RapidMiner  dalam Parameteres  Split  Data pada sampling  type -nya,  yaitu stratified  sampling . Stratifed  sampling bertujuan  untuk  membagi  set  data  ke k partisi  secara  seimbang  ( balance ), juga hal ini berkaitan dengan distribusi kelas di setiap partisi harus sama dengan distribusi kelas di  set  data  originalnya.  Maka  dari  itu,  teknik sampling sangat  penting  untuk  kasus  klasifikasi dalam menghasilkan model yang konsisten.
Setelah  melakukan  pembagian  data,  selanjutnya  membentuk model algoritma Naive Bayes .  RapidMiner  memiliki operator bernama Naive  Bayes untuk  membentuk model serta melatih dataset yang  siap  untuk  diolah  dan  dianalisis.  Kemudian  untuk  pengujian  model menggunakan operator  Apply  Model yang  berfungsi  untuk  menguji model Naive  Bayes berdasarkan connection  operator  Split  Data .  Selain Apply  Model ,  diperlukan operator yang dapat mengukur kinerja dari suatu pola dari model yang telah dihasilkan, yaitu dengan confusion matrix .  Dalam  hal  ini,  RapidMiner  memiliki operator untuk  menampilkan  evaluasi  kinerja model dengan operator  Performance ( Binominal  Classification ).  Adapun  parameter  yang dibutuhkan  seperti accuracy , precision ,  dan recall .  Perihal  proses  pembentukan model dan pengujian model pada RapidMiner dijelaskan seperti gambar berikut.
Gambar 4. Pembentukan dan Pengujian Model dengan RapidMiner
Setelah  membentuk model melalui  proses  pembagian data  training sebesar  80%  dan data testing sebesar 20%. Implementasi RapidMiner dalam dataset yang digunakan untuk data
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 527
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
training menghasilkan  sebanyak  600 records dan data  testing sebanyak  150 records .  Berikut adalah hasil implementasi data training dan data testing pada RapidMiner.
Gambar 5. Hasil Data Training sebanyak 600 Records / Examples
Gambar 6. Hasil Data Testing sebanyak 150 Records/Examples
Setelah mengetahui hasil pembentukan model Naive Bayes . Terdapat hal yang  penting dalam  analisis data  mining ,  yaitu  mengetahui  tingkat  probabilitas  dari  suatu  atribut  dengan
528 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
class -nya  ( prior  probability ).  Maka  distribusi  kelas  sangat  diperlukan  dalam  analisis  prediksi class / label dengan  data  atributnya.  Distribusi  kelas  pada  penelitian  ini  menggunakan operator RapidMiner,  yaitu Simple  distribution yang  diperoleh  dari  proses data  training dengan Naive Bayes pada RapidMiner memperoleh hasil distribusi nilai Class “Laris” sebesar 0.282 dan Class “Tidak  Laris”  sebesar  0.718.  Dalam  hal  ini,  nilai  tersebut  muncul  dari  nilai prior  probability pada class / label status  produk,  beserta  probabilitas  atribut  umum  ( likelihood )  yang  digunakan sebagai predictor .  Dengan  begitu,  hasil  nilai  distribusi  tersebut  berasal  dari data training sebanyak 600 records .
Gambar 7. Simple Distribution pada Class/Label Status Produk
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dilakukan  proses  visualiasi  data  dalam  bentuk bar charts untuk  membandingkan  jumlah class yang  dinyatakan  “Laris”  sebanyak  169  data  dan  “Tidak Laris” sebanyak 431 data pada RapidMiner. Perhitungan nilai distribusi class secara manualnya dapat dilihat pada rumus Naive Bayes (1) berikut ini.
P(H|X) = ௉(௑|ு).௉(ு) ௉(௑) (1)
Di mana:
P (status_produk | Laris) = ଵ଺ଽ ଺଴଴ = 0,282
P (status_produk | Tidak Laris) = ସଷଵ ଺଴଴ = 0,718
Dengan  demikian,  formulasi  distribusi Naive  Bayes secara  manual  dan  jumlah prior probability pada class status  produk  memperoleh  nilai  yang  sama  dengan tools RapidMiner. Adapun jumlah hasil perbandingan nilai class status produk yang dikaji oleh penulis disajikan dalam bentuk bar charts pada gambar 8 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 529
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 8. Jumlah Nilai Class Status Produk pada RapidMiner

## 4.5 Evaluation
Fase  yang  paling  terakhir,  yaitu evaluation yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi model Naive  Bayes yang  telah  dianalisis  melalui  pola-pola  data  yang  telah  dilakukan  proses data training dan data  testing pada  tahap modeling .  Dengan  demikian,  untuk  pengujian  performa model  Naive  Bayes dilakukan  pada  hasil data  testing menggunakan confusion matrix .  Adapun hasil data uji ( data testing ) pada RapidMiner diperoleh data sebanyak 150 records , yaitu:
1) Sebanyak  41  kelas  positif  dinyatakan  produk  laris  (TP),  dan  95  kelas  negatif  dinyatakan produk tidak laris (TN).
2) Kelas positif yang prediksinya laris dan kenyataannya ( actual ) tidak laris sebanyak 13 (FP).
3) Sedangkan  kelas  negatif  yang  prediksinya  tidak  laris  dan  kenyataannya  ( actual )  laris sebanyak 1 (FN).
Sehingga perhitungan tersebut dirumuskan beberapa pertanyaan seperti:
a. Accuracy :  “Berapa  persen  jumlah  kelas  status  produk  yang  laris  dan  tidak  laris  yang diprediksi dengan benar?”
b. Precision : “Berapa persen kelas status produk yang benar produk laris dari keseluruhan kelas status produk yang diprediksi laris?”
c. Recall :  “Berapa  persen  kelas  status  produk  yang  diprediksi  produk  laris  dibandingkan keseluruhan kelas status produk yang sebenarnya tidak laris?”
530 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
Setelah itu, dilakukan pembentukan struktur tabulasi confusion matrix seperti tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Struktur Tabulasi Confusion Matrix Confusion Matrix Kelas Hasil Prediksi ( Predicted) Laris (+) Tidak Laris (-) Kelas Asli ( Actual ) Laris (+) 41 (TP) 1 (FN) Tidak Laris (-) 15 (FP) 93 (TN)
Perihal  hasil  perhitungan accuracy,  precision,  recall secara  manual  dan  dengan tools RapidMiner dijelaskan sebagai berikut:
1) Perhitungan Accuracy
Accuracy = ்௉ ା ்ே
்௉ ା ்ே ାி௉ାிே = ସଵାଽଷ ସଵାଽଷାଵହାଵ = ଵଷସ ଵହ଴ = 0,8933
= 0,8933 * 100% = 89,33%
Dari hasil accuracy di atas dapat dikatakan bahwa jumlah kelas status produk yang laris  dan  tidak  laris  yang  diprediksi  dengan  benar  adalah  sebesar  89,33%.  Selain  itu,  hasil formulasi accuracy yang  dilakukan  secara  manual  dengan  RapidMiner  memperoleh  hasil yang sama. Hasil accuracy di RapidMiner disajikan pada gambar berikut.
Hasil Accuracy dengan RapidMiner:
Gambar 9. Hasil Evaluasi Naive Bayes Model Accuracy pada RapidMiner
2) Perhitungan Precision
Precision = ்௉ ்௉ାி௉
= ସଵ ସଵାଵହ = ସଵ ହ଺ = 0,7321
= 0,7321 * 100%
= 73,21%
Dari  hasil precision di  atas  dapat  dikatakan  bahwa  kelas  status  produk  yang  benar produk  laris  dari  keseluruhan  kelas  status  produk  yang  diprediksi  laris  sebesar  73,21%.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 531
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Selain  itu,  hasil  formulasi precision yang  dilakukan  secara  manual  dengan  RapidMiner memperoleh hasil yang sama. Hasil precision di RapidMiner disajikan pada gambar berikut.
Hasil Precision dengan RapidMiner:
Gambar 10. Hasil Evaluasi Naive Bayes Model Precision pada RapidMiner
Perhitungan Recall
Recall = ்௉
்௉ାிே
= ସଵ ସଵାଵ = ସଵ ସଶ = 0,9762
= 0,9762 * 100% = 97,62%
Dari  hasil recall di  atas  dapat  dikatakan  bahwa  kelas  status  produk  yang  diprediksi produk  laris  dibandingkan  keseluruhan  kelas  status  produk  yang  sebenarnya  tidak  laris sebesar  97,62%.  Selain  itu,  hasil  formulasi recall yang  dilakukan  secara  manual  dengan RapidMiner memperoleh hasil yang sama. Hasil recall di RapidMiner disajikan pada gambar berikut.
Hasil Recall dengan RapidMiner:
Gambar 11. Hasil Evaluasi Naive Bayes Model Recall pada RapidMiner

## 4.6 Analisis Prediksi Penjualan Produk Terlaris
Penjualan  produk  terbanyak  diperoleh  5 item ,  yaitu  Kertas  HVS  F4  SIDU  70  Gram yang memiliki penjualan produk terlaris dari keseluruhan produk yang dijual oleh CV Akusara Jaya  Abadi,  karena item tersebut  memiliki  probabilitas  transakasi  penjualan  produk  yang tertinggi, yaitu sebanyak 7 kali transaksi, Kemudian produk terlaris berikutnya diperoleh Tissue Hand  Towel  sebanyak  6  kali  transaksi,  Tissue  Nice  Sheets  sebanyak  5  kali  transaksi,  Kabel NYM  Eterna  ukuran  2  x  1,5  mm,  dan  Refil  Spidol  sebanyak  4  kali  transaksi.  Adapun  hasil visualisasi penjualan produk terbanyak atau terlaris tersebut disajikan pada gambar berikut.
532 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
Gambar 12. Penjualan Produk atau Item Terlaris CV Akusara Jaya Abadi
Berdasarkan  hasil  visualisasi clustered  bar di  atas,  maka  proses data  mining sudah sampai  tahap  memperoleh  pengetahuan  ( knowledge )  yang  dapat  dijadikan  pengambilan keputusan  ( decision  making )  oleh stakeholders CV  Akusara  Jaya  Abadi  untuk  menyusun strategi  penjualan  produk  yang  efektif  kedepannya.  Sehingga  pihak  perusahaan  dapat menentukan produk-produk yang terlaris seperti 5 item yang telah dijelaskan, yaitu Kertas HVS F4 SIDU 70 Gram, Tissue Hand Towel, Tissue Nice 180 Sheets, Kabel NYM Eterna ukuran 2 x 1,5 mm, dan Refil Spidol.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  formulasi  yang  telah  dilakukan  dalam  penerapan algoritma Naive  Bayes untuk  prediksi  penjualan  produk  terlaris  pada  CV  Akusara  Jaya  Abadi telah  berjalan  dengan  baik.  Dalam  melakukan  implementasi  menggunakan tools RapidMiner, dengan data  mining  framework pada  penelitian  ini  menggunakan  CRISP-DM.  Proporsi pembagian  data  dengan  teknik stratified  sampling sebesar  80:20,  di  mana  80%  untuk data training dan  20%  untuk data  testing .  Adapun  distribusi data  training pada class “Laris” memperoleh nilai sebesar 0,282 dan class “Tidak Laris” sebesar 0,718. Formulasi Naive Bayes pada data  testing menghasilkan  nilai prior  probability , likelihood  probability ,  dan posterior probability . Dalam hal ini, probabilitas produk terlaris terdiri dari 5 item , yaitu Kertas HVS F4 SIDU 70 Gram, Tissue Hand Towel, Tissue Nice 180 Sheets, Kabel NYM Eterna ukuran 2 x 1,5 mm,  dan  Refil  Spidol.  Selain  itu,  analisis model dan  kinerja  algoritma Naive  Bayes pada penelitian  ini  menggunakan  metode confusion  matrix yang  menghasilkan  tingkat accuracy sebesar 89,33%, precision sebesar 73,21%, dan recall sebesar 97,61%. Dengan hasil confusion matrix yang  diperoleh,  dapat  disampaikan  bahwa  algoritma Naive  Bayes memiliki  performa yang baik dalam memprediksi penjualan produk terlaris pada CV Akusara Jaya Abadi.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 Kertas HVS F4 SIDU 70 Gram Tissue Hand Towel Tissue Nice 180 Sheets Kabel NYM Eterna ukuran 2 x 1,5… Refil Spidol Count(status_produk) it e m Penjualan Produk Terlaris tidak_laris laris
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 518-534 E- ISSN 2503-2933 533
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 5. SARAN
Penerapan  metode  atau  algoritma data  mining pada  penelitian  ini  masih  memiliki kekurangan,  diantaranya  seperti  jumlah  data  yang  digunakan  masih  relatif  sedikit.  Untuk  itu, penulis  mengemukakan  beberapa  hal  yang  perlu  dikembangkan  untuk  penelitian  kedepannya, yaitu:
1. Diharapkan  pada  riset/penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  jangkauan  ( scope ) untuk  implementasi  algoritma  yang  digunakan.  Dengan  kata  lain,  objek  penelitian  yang awalnya  dilakukan  di  perusahaan  pengadaan  barang  dan  jasa,  dilakukan  pengembangan terkait  objek  penelitiannya,  seperti  di  retail  atau  perusahan  skala  nasional  maupun internasional.
2. Diharapkan  pada  riset/penelitian  berikutnya  menggunakan  jumlah dataset yang  lebih  besar ( Big  Data )  beserta  rentang  waktu  untuk dataset -nya  selama  5  tahun  terakhir  atau  lebih. Sebab dataset yang  dianalisis  oleh  penulis  hanya  sebanyak  750  data  dan  memiliki  rentang waktu hanya 3 tahun saja. Oleh karena itu, pemilihan atribut ( features ) bisa ditambahkan dan diimplementasikan menggunakan pendekatan metode data mining lainnya seperti estimation, forecasting , clustering , dan association .
3. Diharapkan  pada  riset/penelitian  selanjutnya  menggunakan tools pengolahan data  mining selain  RapidMiner  seperti  Google  Collaboratory,  PyCharm,  Anaconda,  dll,  di  mana penerapannya menggunakan bahasa pemrograman Python.
4. Diharapkan  pada  riset  /penelitian  berikutnya  menggunakan  lebih  dari  satu  metode  atau algoritma.  Dalam  hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performa  akurasi  maupun perbandingan dari masing-masing algoritma yang terdapat dalam data mining .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  I  Wayan  Sudiarsa  selaku  Dosen Pembimbing  1  dan  Bapak  Putu  Gede  Surya  Cipta  Nugraha  selaku  Dosen  Pembimbing  2  yang telah  membimbing  dan  membantu  baik  secara  moral,  materi,  dan  ilmu  pengetahuan  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Gusderia, M. Ramadhan, dan I. Perangin-Angin, “Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan  Alat  Teknik  Menggunakan  Metode  Naive  Bayesian  Clacifier,” Jurnal  Sains Manajemen Informatika dan Komputer , Vol. 21, No. 2, hlm. 73–79, 2022.
[2] E. Widodo dan P. Sa’adah, “Klasifikasi Data Penjualan Alat Tulis Kantor (ATK) Terlaris Untuk  Optimasi  Strategi  Pemasaran  di  Toko  Citramedia  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” SIGMA  -  Jurnal  Teknologi  Pelita  Bangsa ,  Vol.  10,  No.  2,  Hlm.  138–152,  Des 2019.
[3] F.  Harahap,  W.  Fahrozi,  R.  Adawiyah,  E.  T.  Siregar,  A.  Yugo,  dan  N.  Harahap, “Implementasi  Data  Mining  dalam  Memprediksi  Produk  AC  Terlaris  untuk Meningkatkan  Penjualan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  Unitek ,  Vol.  16,
No. 1, Hlm. 41–51, 2023.
534 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. \518-534 E-ISSN 2503-2933
[4] Rismala,  I.  Ali,  dan  A.  R.  Rinaldi, “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi  Penjualan  Sepeda  Motor  Terlaris,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika (JATI) , Vol. 7, No. 1, Hlm. 585–590, 2023.
[5] J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) , 3 ed. USA: Elsevier, 2011.
[6] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec Journal , Vol. 2, No. 3, Hlm. 207–127, 2015.
[7] B. Santosa dan A. Umam, Data Mining dan Big Data Analytics Teori dan Implementasi Menggunakan  Python  &  Apache  Spark ,  2  ed.  Bantul,  Yogyakarta:  Penebar  Media Pustaka, 2018.
[8] L.  Purwati  Ayuningtias  dan  M.  irfan, “Analisa  Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani (Studi Kasus: Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Gunung  Djati Bandung),” Jurnal Teknik Informatika , hlm. 9–16, 2017.
[9] N.  W.  Wardani, Penerapan  Data  Mining  Dalam  Analytic  CRM ,  1  ed.  -:  Yayasan  Kita Menulis, 2021. [Daring]. Tersedia pada:
https://www.researchgate.net/publication/351776255
[10]  L.  Hamel, “Model  Assessment  with  ROC  Curves,” USA,  2009.  Diakses:  17  Juli  2023. [Daring]. Tersedia pada: http://homepage.cs.uri.edu/faculty/hamel/pubs/hamel-roc.pdf
[11]  R.  Maulid, “RapidMiner :  Tools  Data  Science  Andalan  Data  Experts,” DQLab  AI-
Powered Learning. Diakses: 29 Juni 2023. [Daring]. Tersedia pada:
https://dqlab.id/rapidminer--tools-data-science-andalan-data-experts
[12]  Kemendikbud, “SIPLah.” Diakses:  18  November  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://siplah.kemdikbud.go.id/index.php/pelajari#tentang
[13]  P.  Chapman  dkk., CRISP-DM  1.0  Step-by-Step  Data  Mining  Guide .  Daimler  Chrysler, 1999.