## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PADA UD. HIKMAH PASURUAN BERBASIS WEB
Fakhrizal Rizki, Ahmad Faisol, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia fakhrizalrizki4@gmail.com

## ABSTRAK
UD. Hikmah Pasuruan merupakan salah satu toko seragam yang berdiri sejak tahun 1985 di Jln. St. Barat, Mayangan,  Panggungrejo,  Kota  Pasuruan,  Jawa    Timur  67132  ruko  blok  B.  Toko  tersebut  menyediakan berbagai  macam  kebutuhan  perlengkapan  sekolah  mulai  tingkat  SD,  SMP,  dan  SMA.  Toko  tersebut menyediakan 11 merk baju, diantaranya Hikmah Indonesia, Huda Jaya, Ida Jaya, Lia Pelajar, Rabbani, Santika, School, Tular, UD. Surabaya, Umam Jaya. Sistem pembukuan pada toko UD. Hikmah masih menggunakan cara manual, yaitu dengan mencatat setiap transaksi dalam bentuk nota.
Permasalahan yang dihadapi UD. Hikmah Pasuruan ini adalah bagaimana memprediksi atau meramalkan data transaksi penjualan barang pada tahun yang akan datang. Penjualan seragam di toko UD. Hikmah terbilang ramai,  hal  tersebut  terbukti  dengan  adanya  pengiriman  barang  setiap  bulan.  Namun,  toko  UD.  Hikmah  belum bisa memprediksi barang apa yang paling dominan laku pada setiap tahunnya. Seperti yang pernah terjadi pada bulan  Juni  2018  ,  dimana  pada  bulan  tersebut  bertepatan  dengan  pendaftaran  siswa  baru.  Karena  tidak mengetahui  frekuensi  penjualan  barang  setiap  tahun  mengakibatkan  toko  UD.  Hikmah  tidak  mempersiapkan stok barang sesuai dengan permintaan konsumen, sehingga mengakibatkan penjulan tidak stabil.
Solusi yang dapat peneliti berikan pada toko UD. Hikmah yaitu dibuatkannya aplikasi web dengan metode Naive Bayes untuk memprediksi penjualan di toko UD. Hikmah, sehingga toko UD. Hikmah dapat memenuhi kebutuhan konsumen dan meningkatkan penjualan setiap tahun. Peneliti menggunakan metode tersebut karena metode  Naïve  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  yang  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Kata kunci : Naïve Bayes, Prediksi, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
UD.  Hikmah  Pasuruan  merupakan  salah  satu toko seragam yang berdiri sejak tahun 1985 di Jln. St. Barat,  Mayangan,  Panggungrejo,  Kota  Pasuruan, Jawa    Timur  67132  ruko  blok  B.  Toko  tersebut menyediakan berbagai macam kebutuhan perlengkapan  sekolah  mulai  tingkat  SD,  SMP,  dan SMA.  Toko  tersebut  menyediakan  11  merk  baju, diantaranya  Hikmah  Indonesia,  Huda  Jaya,  Ida  Jaya, Lia  Pelajar,  Rabbani,  Santika,  School,  Tular,  UD. Surabaya, Umam Jaya. Sistem pembukuan pada toko UD. Hikmah masih menggunakan cara manual, yaitu dengan mencatat setiap transaksi dalam bentuk nota.
Permasalahan  yang  dihadapi  UD.  Hikmah Pasuruan  ini  adalah  bagaimana  memprediksi  atau meramalkan  data  transaksi  penjualan  barang  pada tahun  yang  akan  datang.  Penjualan  seragam  di  toko UD.  Hikmah  terbilang  ramai,  hal  tersebut  terbukti dengan  adanya  pengiriman  barang  setiap  bulan. Namun,  toko  UD.  Hikmah  belum  bisa  memprediksi barang  apa  yang  paling  dominan  laku  pada  setiap tahunnya. Seperti yang pernah terjadi pada bulan Juni 2018 , dimana pada bulan tersebut bertepatan dengan pendaftaran  siswa  baru.  Karena  tidak  mengetahui frekuensi penjualan barang setiap tahun mengakibatkan toko UD. Hikmah tidak mempersiapkan stok barang sesuai dengan
permintaan  konsumen,  sehingga  mengakibatkan penjulan tidak stabil.
Solusi  yang  dapat  peneliti  berikan  pada  toko UD. Hikmah yaitu dibuatkannya aplikasi web dengan metode Naive Bayes untuk memprediksi penjualan di toko UD. Hikmah, sehingga toko UD. Hikmah dapat memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  meningkatkan penjualan setiap tahun. Peneliti menggunakan metode tersebut  karena  metode Naïve  Bayes merupakan metode  klasifikasi  yang  memprediksi  peluang  di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Di  dalam  tinjauan  pustaka  yang  dibuat  terdapat untuk  penelitian  terkait,  data  mining,  jenis  data  mining, macam – macam data mining, metode naïve bayes.

## 2.1 Penelitian Terkait
Menurut  Ikhsan  Romli  dkk,  Tahun  2019  Mobil adalah  salah  satu  kendaraan  yang  paling  sering dijumpai  dengan  berbagai  type  dan  merek.  Mobil memiliki  spesifikasi  yang  beraneka  ragam.  Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi dan percabangan  dari artifisial  intellegence. Bermacam merek tersebut akan dibentuk suatu Class yaitu Laris dan Tidak  Laris,  sehingga para  konsumen, produsen, dan peneliti dapat mengetahui merek mobil manakah yang  paling  laris  berdasarkan  kategori  maupun
output-nya. Naive bayes merupakan metode klasifikasi  yang  banyak  digunakan  karena  sederhana dan  akurasi  yang  tinggi  dalam  mengklasifikasi  data. Penelitian  ini  menganalisis  data  sebanyak  639  data menjadi  511  data  training  dan  128  data  testing,  data ini  didapatkan  dari  situs  Gabungan  Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO). Dengan atribut 19, untuk memudahkan penulis dalam penelitian,  maka  atribut  yang  digunakan  adalah  8 (termasuk  1  atribut Class yang  ditambahkan  penulis untuk  memudahkan  dalam  pencarian  mobil  terlaris). Hasil penelitian yang dilakukan memberikan klasifikasi pembeda merek mobil yang paling banyak diminati  para  konsumen  dan  Kategori  yang  paling laris.  Tingkat  akurasi  klasifikasi  dengan  Metode Naive  Bayes menghasilkan  nilai accuracy sebesar 92,19%,  nilai Precision :  98,39%  dan  nilai Recall : 87,14%  sehingga  Metode Naive  Bayes merupakan metode yang cukup baik dalam penelitian ini [1] . Menurut  Dicky  Nofriansyah  dkk,  Tahun  2012 Persaingan yang terjadi dalam dunia bisnis  memaksa para  pelakunya  untuk  selalu  memikirkan  strategi- strategi  dan  terobosan  yang  dapat  menjamin kelangsungan dari bisnis yang dijalankannya. Hal ini akan memunculkan persaingan antar sesama provider kartu  terhadap  kartu  internet.  Para  provider  kartu internet  berlomba-lomba  menarik  minat  pelanggan dengan berbagai macam strategi pemasaran agar tidak kalah  saing  dan  tetap  eksis.  Dan  perusahaan  ingin selalu  meluncurkan  kartu  internet  terbaru  tanpa memikirkan  kartu  internet  tersebut  akan  laku  atau tidak dipasaran.Konsep data mining akan memudahkan  cara  menyelesaikan  masalah  yang terjadi di CV. Sumber Utama Telekomunikasi. Maka, metode  klasifikasi  mampu  menemukan  model  yang membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek yang  labelnya  tidak  diketahui.  Oleh  sebab  itu, algoritma naive  bayes dapat  memprediksi  peluang  di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya.  Hasil  dari  penelitian  ini  agar  dapat memprediksi  atau  memperkirakan  laku  atau  tidak kartu  internet  yang  baru,  sehingga  perusahaan  dapat mengambil  keputusan  dan  meningkatkan  strategi pemasaran [2].
Menurut  Sidik  Rahmatullah  dkk,  Tahun  2019 PT.  Cipta  Niaga  Semesta  adalah  salah  satu perusahaan bagian dari Mayora group yang bergerak di  bidang  distribusi  produk  makanan  dan  minuman ringan  yang  ingin  meningkatkan  jumlah  penjualan produkproduk  yang  mereka  miliki.  Untuk  membantu perusahaan  ini  semakin  maju  diperlukan  sebuah system  yang  akan  membantu  kemajuan  perusahaan dalam  memaksimalkan  penjualan  produk  mereka, maka    peneliti  mencoba  untuk  melakukan  suatu penelitian  terhadap  data  produk  PT.  Cipta  Niaga Semesta  Sub Branch dengan  menggunakan  sebuah metode Naive  Bayes  Classifier Pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  metode  pengumpulan  data metode  wawancara  ( interview ),  metode  Observasi,
metode  Dokumentasi  dan  studi  Literalur  sedangkan metode  pengembangan  sistem  menggunakan  Metode Waterfall. Diimplementasi  dengan  menggunakan bahasa pemrograman  menggunakan Boland Delphi 7 dan database Microsoft Acces 2010 . Aplikasi produk terlaris  yang  dibangun  menggunakan  metode Naïve Bayes  Classifier ini  meliputi  data  produk, cluster Naive Bayes serta  pelaporan.  Data  Mining  Untuk Menentukan  Produk  Terlaris  Menggunakan  Metode Naive  Bayes Pada  PT.  Cipta  Niaga  Semesta  Sub Branch Kotabumi  ini  bertujuan  untuk  Sistem pengklasifikasian pada produk terlaris dan membantu Kepala Area Operational Supervisor ( AOS ) PT. Cipta Niaga  Semesta  Sub  Branch  Kotabumi  dalam pemilihan  produk  terlaris.  Sistem  ini  menghasilkan penentuan  produk  terlaris  dengan  8  atribut  yang diambil  dari  data  penjualan  selama  2  tahun  terakhir [3].

## 2.2 Data Mining
Menurut  Larose,  Tahun  2005  Data  mining adalah  proses  menemukan  sesuatu  yang  bermakna dari  suatu  korelasi  baru,  pola  dan  tren  yang  ada dengan  cara  memilah-milah  data  berukuran  besar yang  disimpan  dalam  repositori,  menggunakan teknologi  pengenalan  pola  serta  teknik  matematika dan statistic [4].

## 2.2.1 Jenis – Jenis Data Mining
Menurut Turban, dkk. Tahun 2015 di bawah ini menjelaskan tentang jenis – jenis yang ada pada data mining  seperti market  basket  analisis , memori  – based reasoning, cluster detection, link analysis, rule indection, neural networks sebagai berikut [5]. : 1. Market Basket Analisis
Proses  untuk  menganalisis  kebiasaan  pelanggan dalam  menyimpan  item-item  yang  akan  dibeli  ke dalam  keranjang  belanjaannya.  Memanfaatkan  data transaksi  penjualan  untuk  dianalisis  sehingga  dapat ditemukan  pola  berupa  item-item  yang  cenderung muncul bersama dalam sebuah transaksi.

## 2. Memori – Based Reasoning
Metode  klasifikasi  yang  digabungkan  dengan penalaran berbasis memori. proses menggunakan satu set  data  untuk  membuat  model  dari  prediksi  atau asumsi-asumsi  yang  dapat  dibuat  tentang  objek  baru yang diperkenalkan.
3. Cluster Detection Ada dua pendekatan untuk clustering. Pendekatan  pertama  adalah  dengan  mengasumsikan bahwa  sejumlah  cluster  sudah  tersimpan  dalam  data, tujuannya  adalah  untuk  memecah  data  ke  dalam cluster.
4. Link Analisis
Proses  mencari  dan  membangun  hubungan antara  object  dalam  kumpulan  data  juga  mencirikan sifat yang terkait dengan hubungan antara dua object. 5. Rule Induction
Ekstraksi aturan  sebab  –  akibat dari data secara statistik  dengan  mengidentifikasi  aturan  bisnis  yang
tersimpan  di  dalam  data  dengan  induksi  aturan  yang digunakan  untuk  proses  penemuan  salah  satu pendekatan untuk penemuan aturan adalah menggunakan pohon keputusan.
6. Neural Networks
Model  prediksi  non  linear  yang  melakukan pembelajaran melalui latihan dan menyerupai struktur jaringan nerual yang terdapat pada mahluk hidup.

## 2.2.2 Macam – Macam Data Mining
Menurut  Dosen  Pendidikan.  di  bawah  ini menjelaskan tentang macam – macam yang ada pada data  mining  seperti  klasifikasi,  clustering , asosiasi , regresi ,  forecasting,  sequence analisis ,  deviation analisis, prediksi dan di dalam prediksi dikelompokkan  lagi  menjadi supervised  learning , unsupervised learning sebagai berikut [6]. : 1. Klasifikasi
Suatu  teknik  dengan  melihat  atribut  dari kelompok  yang  telah  didefinisikan.  Teknik  ini  dapat memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah  diklasifikasi dengan  menggunakan  hasilnya  untuk  memberikan sejumlah  aturan.  Salah  satu  contoh  yang  mudah  dan popular  adalah  dengan  Decision  tree  yaitu  salah  satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk  interpretasi  seperti Algoritma  C4.5 , ID3 dan lain-lain. Contoh pemanfaatannya adalah pada bidang Akademik  yaitu  Klasifikasi  siswa  yang  layak  masuk kedalam  kelas  unggulan  atau  akselerasi  di  sekolah tertentu.

## 2. Clustering
Digunakan untuk menganalisis pengelompokkan berbeda  data,  mirip  dengan  klasifikasi,  namun pengelompokkan belum didefinisikan sebelum dijalankannya tool data mining . Biasanya menggunkan  metode  neural  network  atau  statistik, analitikal  hierarki cluster . Clustering membagi  item menjadi  kelompok-kelompok  berdasarkan  yang ditemukan tool data mining . 3. Asosiasi
Sebuah  problem  bisnis  yang  khas  dengan menganalisa  tabel  transaksi  penjualan  dengan mengidentifikasi  produk  –  produk  yang  seringkali dibeli bersamaan oleh customer.
4. Regresi
Metode regression tidak bisa mencari pola yang dijabarkan sebagai kelas yang bertujuan untuk mecari pola dan menentukan sebuah nilai numerik.
5. Forecasting
Metode  data  mining  yang  untuk  mengetahui perkembangan penjualan dengan mengambil sederetan  angka  yang  menunjukkan  nilai  yang berjalan  dengan  seiring  waktu  dan  kemudian menghubungkan nilai masa depan.
6. Sequence Analisis
Metode  untuk  mencari  pola  pada  serangkaian kejadian yang sudah ada.
7. Deviation Analisis
Metodde  yang  untuk  mencari  kasus  yang bertindak  sangat  berbeda  dari  normalnya.  Deviation analysis  pengguaannya  sangat  luas,  yang  paling umum.

## 8. Prediksi
Menurut  Weare  id.  algoritma  prediksi  biasanya digunakan  untuk  memperkirakan  atau forecasting suatu  kejadian  sebelum  kejadian  atau  peristiwa tertentu  terjadi.  Contohnya  pada  bidang  Klimatologi dan  Geofisika,  yaitu  bagaimana  Badan  Meterologi Dan  Geofisika  (BMKG)  memperkirakan  tanggal tertentu  bagaimana  Cuacanya,  apakah  Hujan,  Panas dan  lain  sebagainya.  Ada  beberapa  metode  yang sering  igunakan  salah  satunya  adalah  Metode  Rough Set [7].
Di dalam data mining juga sama halnya dengan konsep Neural Network mengandung 2(dua)
pengelompokkan yaitu : a) Supervised Learning yaitu pembelajaran menggunakan  guru  dan  biasanya  ditandai  dengan adanya  Class/Label/Target  pada  himpunan  data. Adapun  metode-metode  yang  digunakan  yang bersifat supervised  learning seperti  Metode Prediksi  dan  Klasifikasi  seperti  Algoritma  C4.5, Metode Rough Set, Naïve Bayes dan lain – lain.
b) Unsupervised Learning yaitu pembelajaran tanpa menggunakan  guru  dan  biasanya  ditandai  pada himpunan datanya tidak memiliki attribut keputusan  atau Class/Label/Target .  Adapun metode-metode yang bersifat Unsupervised Learning  yaitu  Metode  Estimasi, Clustering ,  Dan Asosiasi  seperti Regresi  Linier , Analytical Hierarchy Clustering dan lain – lain.

## 2.3 Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi menggunakan  metode  probabilitas  dan statistic yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  inggris  Thomas  Bayes. Memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya K- Nearest Neighbor berdasarkan  konsep ‘learning  by  analogy’ .  Data learning  di  deskripsikan  dengan  atribut  numerik  n- dimensi. Tiap data learning merepresentasikan sebuah titik, yang di tandai dengan c, dalam ruang n-dimensi. Jika sebuah data query yang labelnya tidak di ketahui diinputkan,  maka  K- Nearest  Neighbor akan  mencari k  buah  data  learning  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  data  query  dalam  ruang  n-dimensi.  Jarak antara  data  query  dengan  data  learning  dihitung dengan  cara  mengukur  jarak  antara  titik  yang merepresentasikan  data  query  dengan  semua  titik yang  merepresentasikan  data  learning  dengan  rumus Euclidean Distance sebagai berikut :
…………………...….1
Proses klasifikasi menentukan sejumlah petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut.
………2
Nilai Evidence selalu  tetap  untuk  setiap  kelas pada  satu  sampel.  Nilai  dari posterior tersebut nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai-nilai posterior kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan.

## ………3

## 3. METODOLOGI  PENELITIAN
Dibawah  ini  menjelaskan  tentang  metodologi penelitian  diantaranya  yaitu  analisis  sistem,  didalam analisis sistem terdapat dua jenis yaitu sistem yang sudah ada dan sistem yang dikembangkan seperti berikut :

## 3.1.  Analisis system
Untuk  memperoleh  suatu  kesimpulan  dari  hasil pengumpulan  data  maka  dilakukan  analisis  terhadap semua  data  yang  terkumpul  dan  metode  yang digunakan  sesuai  kebutuhan.  untuk  melakukan analisa yang di perlukan sebagai berikut :

## 3.1.1 Sistem Yang Sudah Ada
Pada  UD.  Hikmah  Pasuruan  segala  proses transaksi  penjualannya  yang  dilakukan  masih menggunakan  cara  manual  sehingga  tidak  efisien. Desain  blok  diagram  di  tunjukan  pada  gambar  3.1.1 sebagai berikut :
Pemil ik Pemilik
Melakukan pembukuan data transaksi penjualan barang yang ada di UD.
Hikmah Pasuruan Pemilik Melakukan klasifikasi data penjualan barang yang ada di UD. Hikmah Pasuruan Pemilik Menghitung data transaksi penjualan barang  secara manual yang ada di UD. Hikmah Pasuruan untuk mengetahui hasil nya Pemilik Menginputkan data transaksi penjualan barang yang ada di UD. Hikmah Pasuruan
Gambar 3.1 Blok Diagram Yang Sudah Ada
Pada  gambar  3.1  Pemilik  melakukan  input  data transaksi  penjualan  barang  pada  UD.  Hikmah Pasuruan  secara  manual,  lalu  pemilik  melakukan pembukuan  data  transaksi  penjualan  barang  secara manual untuk diklasifikasikan data transaksi penjualannya  agar  mengetahui  hasil  data  transaksi penjualannya.

## 3.1.2 Sistem Yang Dikembangkan
Dibuatkan  sistem  yang  baru  pada  UD.  Hikmah Pasuruan  agar  segala  proses  transaksi  penjualannya yang  masih  menggunakan  cara  manual  dengan adanya sistem yang baru agar dapat efisien.

## 3.1.3 Kebutuhan Sistem
Dibawah  ini  penjelasan  yang  dibutuhkan  oleh sistem  diantaranya  yaitu  kebutuhan  fungsional  dan nonfungsional dijelaskan sebagai berikut :
1) Fungsional
 Admin dapat menambahkan, melihat, mengedit dan menghapus data hasil penjualan
 Admin dapat melakukan klasifikasi penjualan.
 Admin dapat melakukan prediksi
2) Non – Fungsional
 Aplikasi tidak dapat digunakan di operating sistem android.
 Aplikasi siap tersedia 24 jam sehingga dapat di akses kapan saja.
 Aplikasi  dapat  menyimpan  laporan  data transaksi  penjualan  barang  di  UD.  Hikmah Pasuruan
3.2.  Perancangan Sistem
Dalam system prediksi penjualan yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Naïve  Bayes yang  diaplikasikan  pada perhitungan  nilai  prediksi  di  tunjukan  pada  gambar 3.2 sebagai berikut :
Gambar 3.2 Desain sistem
Pada  gambar  3.2  Admin  /  Pemilik  toko membuka browser dan  membuka  sistem  Prediksi Penjualan  Pada  UD.  Hikmah  Pasuruan  ,  lalu  admin memilih  bulan  langkah  selanjutnya  memilih  merk setelah  itu  memilih  model  yang  akan  dilakukan perhitungan prediksi penjualan lalu akan ditampilkan hasil prediksi.

## 3.3  Perancangan Flowchart Sistem
START PILIH MENU HOME ? TENTANG KAMI ? LOGIN ? TAMPIL TENTANG KAMI Y Y Y Y Y PILIH MENU ADMIN Y STOK ? BARANG ? Y T PENJUALAN ? T TAMPIL STOK Y INPUT ? EDIT ? HAPUS ? T T INPUT EDIT HAPUS Y Y Y BERHASIL GAGAL GAGAL BERHASIL T GAGAL BERHASIL TAMPIL BARANG Y INPUT ? INPUT T Y BERHASIL GAGAL EDIT ? T EDIT BERHASIL GAGAL Y HAPUS ? T HAPUS Y BERHASIL GAGAL TAMPIL PENJUALAN Y INPUT ? T INPUT GAGAL BERHASIL Y EDIT ? T EDIT BERHASIL Y GAGAL HAPUS ? HAPUS BERHASIL GAGAL Y T 1. T LOGIN GAGAL T T T T T T T T T T Gambar 3.3  Flowchat Sistem
Pada  gambar  3.3  Dilihatkan  alur  kerja  sistem pertama  admin  start  terlebih  dahulu  setelah  itu  pilih menu  disana  terdapat  menu  home,  menu  tentang kami,  menu  login,  di  menu  home  menjelaskan tentang  barang  apa  saja  yang  dijual  UD.  Hikmah Pasuruan, di menu tentang kami menjelaskan tentang data  profil  karyawan  dan  pemilik  UD.  Hikmah Pasuruan, dan di menu login menjelaskan login untuk masuk  ke  menu  admin  setelah  login  otomatis  masuk
di  menu  admin.  Di  menu  admin  terdapat  menu  data stok, data barang, data penjualan, data transaksi, data klasifikasi,  data  prediksi,  di  data  stok  admin  bisa melakukan create, update, delete stok barang, di data barang  admin  bisa  melakukan create,  update,  delete barang,  di  data  penjualan  admin  bisa  melakukan create, update, delete penjualan barang.
1.
LAPORAN TRANSAKSI ? PILIH MENU ADMIN KLASIFIKASI ? TAMPIL HASIL LAPORAN TRANSAKSI TAMPIL HASIL DATA KLASIFIKASI PREDIKSI ? TAMPIL HASIL PREDIKSI LOGOUT ? T Y T Y T Y T END Y T T T Gambar 3.5  Flowchat Sistem
Pada  gambar  3.5  Dilihatkan  alur  kerja selanjutnya  dimana  di  data  transaksi  admin  bisa melakukan  membuat  laporan  transaksi  stok,  barang, dan  penjualan  barangnya,  di  data  klasifikasi  admin bisa  melakukan  klasifikasi  apa  saja  barang  yang penjualannya  naik,  tetap,  atau  turun,  dan  di  data prediksi  admin  bisa  melakukan  prediksi  penjualan barang ditahun yang akan datang apakah penjualannya  barang  dimasa  tahun  sebelumnya apakah akan sama naik, tetap, atau, turun.

## 3.4  Perancangan Struktur Menu Home
Struktur  menu  home merupakan  gambaran  dari sistem halaman pertama untuk melihat tampilan awal. Pada  gambar  3.6  berikut  ini  tampilan  struktur  menu home :
Gambar 3.6 Struktur Menu Home Pada  gambar  3.6  Mengambarkan  bahwa home dapat  mengakses home .  Berikut  ini  adalah  fungsi menu home .  Pada  menu Home dapat  melihat informasi tentang barang yang dijual di UD. Hikmah Pasuruan.  Pada  menu  tentang  kami  dapat  melihat profil  si  pemilik  dan  admin  UD.  Hikmah  Pasuruan. Pada menu login  dapat melanjutkan ke menu admin.

## 3.5  Perancangan Struktur Menu Admin
Struktur  menu  user  merupakan  gambaran  dari sistem  secara  keseluruhan  untuk  melihat  data  dam mempredisi.  Pada  gambar  3.7  berikut  ini  tampilan struktur menu user administrator
Gambar 3.7 Struktur Menu Administrator
Pada  gambar  3.7  Mengambarkan  bahwa admin dapat  mengakses  data  stok,  data  barang,  data penjualan,  data  transaksi,  data  klasifikasi,  data prediksi. Berikut ini adalah fungsi menu admin . Pada menu  data  stok  dapat  menginputkan,  merubah,  dan menghapus  data  yang  kita  buat,  kemudian  otomatis terinputkan  di table stok  dan  dapat  melihat table keseluruhan  stok  yang  ada  di  database.  Pada  menu data  barang  dapat  menginputkan,  merubah,  dan menghapus  data  yang  kita  buat,  kemudian  otomatis terinputkan  di table barang  dan  dapat  melihat table keseluruhan barang yang ada di database. Pada menu data  penjualan  dapat  menginputkan,  merubah,  dan menghapus  data  yang  kita  buat,  kemudian  otomatis terinputkan di table penjualan dan dapat melihat table keseluruhan  penjualan  yang  ada  di  database.  Pada menu  data  transaksi  dapat  melihat  data  keseluruhan yang kita buat, kemudian dapat melakukan pencarian di table transaksi  yang  ada  di  database.  Pada  menu Data Klasifikasi admin dapat melihat data klasifikasi keseluruhan  yang  ada  di  database.  Pada  menu Prediksi  dapat  memprediksi  hasil  penjualan  di  tahun yang akan datang berdasarkan data yang ada(valid).

## 2. Perancangan Data Flow Diagram Level 0

## Gambar 3.8 DFD Level 0
Pada  gambar  3.8  Memperlihatkan  aliran  data yang  digunakan  pada  sistem  ini  pertama  admin  akan melakukan  input  data,  edit  data  jika  ada  perubahan data  dan  hapus  data  bila  ada  data  yang  tidak  di perlukan, data yang sudah di inputkan akan di proses untuk  dilakukan  prediksi,  setelah  itu  hasil  prediksi didapatkan

## 3.7  Perancangan Data Flow Diagram Level 1
Gambar 3.9 DFD Level 1
Pada  gambar  3.9  Memperlihatkan  aliran  data yang  digunakan  pada sistem ini  pertama  admin  akan melakukan  input  data  ke  dalam  database  kemudian database  mengkonfirmasi  data  yg  sudah  masuk. Admin  mengedit data kemudian  di  proses  setelah  itu di simpan database. Admin menghapus data yang ada di  dalam  database.  Admin  menentukan  klasifikasi data  yang  ada  di  database,  kemudian  pilih  data klasifikasi  yang  akan  di  prediksi,  barang  di  proses untuk diprediksi hasil penjualan ke depan nya.

## 3. Perancangan Desain ERD
Gambar 3.10  ERD Penjualan UD. Hikmah
Pada  gambar  3.10  Menunjukkan  ada  2  entitas login,  dan  data.  Untuk  atributnya  beragam  setiap entitasnya,  di  ambil  seperti  contoh  di  entitas  data, disana  ada  atribut  kode  barang,  tahun,  bulan,  merk, model,  stok,  harga,  rupiah,  terjual,  rupiah,  sisa, rupiah,  klasifikasi  dan  hasil  prediksi  setelah diklasifikasikan.  Atribut  key  merupakan  kunci  dari entitas username, dan kode barang. Karena atribut itu akan  berguna  untuk  entitasnya  sebagai  pemanggil dalam proses yang berjalan.

## 4. Contoh proses perhitungan
Proses perhitungan metode Naïve Bayes dengan menggunakan  data training pada  bulan  januari sampai dengan bulan desember, kemudian menggunakan  data training merk  hikmah  Indonesia sampai school ,  dan  juga  menggunakan  data training dengan model gesper sampai kaos kaki :
Tabel 4.1 Pengujian Akurasi Metode
1. Mencari Nilai Evidence Rumus :

## Berdasarkan Nilai Klasifikasi Naik
Naik Bulan Merk Model Max Februari Zignile Baju 0.001312145 3 8 24 0.039473684 0.105263158 0.315789474 Berdasarkan Nilai Klasifikasi Tetap Tetap Bulan Merk Model Max Februari Zignile Baju 0.001386834 15 13 27 0.096153846 0.083333333 0.173076923

## Berdasarkan Nilai Klasifikasi Turun
Turun Bulan Merk Model Max Februari Zignile Baju 0.000736811 3 8 65 0.034482759 0.051282051 0.416666667 2. Hasil Prediksi
Rumus :
Hasil Prediksi Tahun 2020 Bulan Merk Model Hasil Februari Zignile Baju Tetap
Berdasarkan  prediksi  dengan  metode naïve bayes diatas  maka  didapatkan  hasil  untuk  prediksi pada  bulan  februari  merk  zignile  model  baju  dengan nilai 0.001386834 (Tetap) penjualannya.
Pada tabel 3.8.1 Di tampilkan contoh perhitungan naïve bayes pada proses pertama mencari nilai probabilitas bulan, merk, model dan dikelompokkan  dalam  3  klasifikasi  naik,  tetap,  turun di  proleh  hasil  yang  dapat  di  lihat  di  table  4.1.  nilai evidencenya diambil dari nilai max naik(0.001312145), tetap(0.001386834), atau turun(0.000736811), maka hasilnya diambil dari nilai max yang paling tinggi dari nilai max naik, tetap, dan turun adalah hasilnya yaitu untuk bulan februari merk zignile model baju hasil prediksi penjualannya adalah tetap.

## 4. HASIL DAN PENGUJIAN
Di bawah ini penjelasan dari hasil pengujian metode blacbox seperti berikut :
4.1. Pengujian Form Tentang Kami
Gambar 4.2 Pengujian Form Tentang Kami
Pada  gambar  4.1 Melakukan  pengujian  pada menu tentang kami dimana menjelaskan tentang data pemilik UD. Hikmah Pasuruan jika diklik gambarnya makanya  akan  muncul  data  si  pemilik  dan  data karyawan yang sebagai admin UD. Hikmah Pasuruan diklik  gambarnya  makanya  akan  muncul  data  si karyawan sebagai admin.
4.2  Pengujian login saat  memasukkan username dan password
Gambar 4.4 Pengujian login saat memasukkan username dan password
Pada  gambar  4.4  Melakukan  pengujian  menu login yang pada container data terdapat 2 textbox dan 1 botom . Untuk texbox pertama berfungsi menginputkan username dan textbox kedua berfungsi untuk  menginputkan password dan button berfungsi untuk login masuk ke halaman admin page.
4.5 Pengujian Form Data Barang
Gambar 4.5 Pengujian Form Data Barang
Pada  gambar  4.5 Melakukan  pengujian  data barang  yang  diperlihatkan  oleh  sistem  ini  pada container data terdapat 11 textbox dan 1 botom yang berfungsi untuk menyimpan data barang dan otomatis terinputkan  di  tabel  barang.  Untuk texbox pertama berfungsi menginputkan bulan, texbox kedua berfungsi menginputkan tahun, texbox ketiga berfungsi  menginputkan  merk, texbox keempat berfungsi  menginputkan  model, texbox kelima berfungsi  menginputkan  stok, texbox keenam berfungsi  menginputkan  harga, texbox ketujuh berfungsi menginputkan stokxharga, texbox kedelapan  berfungsi  menginputkan  barang  terjual, texbox kesembilan  berfungsi  menginputkan  barang terjualxharga, texbox kesepuluh berfungsi menginputkan  barang  tersisa  belum  terjual, texbox kesebelas  berfungsi  menginputkan  barang  yang tersisaxharga, dan button berfungsi untuk menyimpan data yang langsung terinputkan di tabel barang..
4.6 Pengujian Form Data Klasifikasi
Gambar 4.6 Pengujian  Form Data Klasifikasi
Pada  gambar  4.6  Melakukan  pengujian  data klasifikasi  yang  diperlihatkan  oleh  sistem  ini  pada container data  terdapat  4 textbox dan  1 botom yang berfungsi  untuk  menyimpan  data  klasifikasi.  Untuk texbox pertama  berfungsi  menginputkan  bulan  untuk diklasifikasikan, texbox
kedua berfungsi
menginputkan  merk  untuk  diklasifikasikan, texbox ketiga berfungsi menginputkan model untuk diklasifikasikan, texbox keempat berfungsi menginputkan  terjual  untuk  diklasifikasikan,  dan button berfungsi  untuk  menyimpan  data  klasifikasi yang  langsung  terinputkan  di  tabel  klasifikasi. Dimana  terdapat  nama field kode  barang,  bulan, merk, model, terjual untuk diklasifikasikan.
4.7 Pengujian Form Prediksi Penjualan
Gambar 4.7  Pengujian Prediksi Penjualan
Pada  gambar  4.7 Melakukan  pengujian form prediksi  untuk  mencari  hasil  prediksi  yang  sudah dihitung  dan  dicari  dimana  diperlihatkan  oleh  sistem ini  terdapat  nama field kode  barang,  bulan,  tahun, merk, model, dan hasil akhir setelah prediksi dihitung dan dicari.

## 4.8. Pengujian Akurasi Metode
Dengan  menggunakan  data  training  dimulai  dari bulan  januari  sampai  desember,  berdasarkan  merk  tular dan  model  baju  menggunakan  data  tahun  2017  dengan memprediksi  untuk  tahun  2018  di  peroleh  hasil  sebagai berikut :
Tabel 4.2 Pengujian Akurasi Metode
Pada tabel 4.2 dengan dengan menggunakan rumus
di peroleh hasil nilai akurasinya :
P =
dan nilai error
di peroleh hasil nilai errornya :
PE =

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Di  bawah  ini  menjelaskan  kesimpulan  dan  saran yang akan dibuat seperti berikut :

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  implmentasi  dan  pengujian  yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa : 1. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Black box bahwa  perangkat  lunak  dapat  mengetahui fungsi  –  fungsi  yang  tidak  benar  atau  hilang, kesalahan interface, kesalahan dalam struktur data atau  akses  database  eksternal,  kesalahan  kinerja, inisialisasi,  kesalahan  terminasi  dan  secara fungsional  mengeluarkan  hasil  yang  sesuai dengan yang diharapkan.
2. Dengan menggunakan data data training dimulai dari bulan  januari  sampai  desember,  berdasarkan  merk tular  dan  model  baju  menggunakan  data  tahun  2017 dengan memprediksi untuk tahun 2018 diperoleh hasil dengan  nilai  akurasi  0,83  %  dan  nilai  error  sebesar 0,9917 %

## 5.2. Saran
Dari  beberapa  kesimpulan  yang  telah  diambil, maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan sangat  membantu  untuk  pengembangan  perangkat lunak ini selanjutnya adalah sebagai berikut : 1. Agar  pada  data  mining  ini  dapat  ditambahkan fitur-fitur seperti, hak akses untuk pengolahan dan fasilitas mailer untuk  mendukung  fasilitas pengiriman email kepada user atau  sebaliknya dari user kepada user administrator. 2. Pada penelitian  tentang  penerapan  metode naïve bayes untuk  memprediksi  hasil  penjualan  di  UD. Hikmah  Pasuruan  dapat  dikembangkan  dengan metode lain yaitu dengan metode LSM, DECISION  TREE,  Fuzzy  Time  Series dan  lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ikhsan  Romli,  Dkk.  (2019).  PENENTUAN TINGKAT PENJUALAN MOBIL DI INDONESIA  DENGAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
[2] Dicky  Nofriansyah,  Dkk.  (2016).  Penerapan Data  Mining  dengan  Algoritma Naive  Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan  terhadap  Kartu Internet XL  (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi).
[3] Sidik  Rahmatullah,  Dkk.  (2019).  DATA MINING  UNTUK  MENENTUKAN  PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES .
[4] Alfa  Saleh.  (2015).  Implementasi  Metode Klasifikasi  Naïve  Baye  Dalam  Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga.
[5] Vincentia  Pawestri,  Dkk.  (2019).  Pemodelan Data  Penjualan  Mobil  Menggunakan  Model Autoregressive  Moving  Average  Berdasarkan Metode Bayesian
[6] Tri Agus Setiawan, Dkk.
(2017). MERANCANG STRATEGI PENJUALAN PRODUK  JASA  PELATIHAN  DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
[7] Siti  Ernawati.  (2016).  Penerapan  Particle
Swarm  Optimization  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada Analisis Sentimen Review
Perusahaan Penjualan Online Menggunakan Naïve Bayes.
[8] Nia  Nuraeni.  (2017).  Penentuan  Kelayakan Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier :  Studi  Kasus  Bank  Mayapada  Mitra Usaha Cabang PGC.
[9] Hera  Wasiati.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Calon  Tenaga Kerja  Indonesia  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  (Studi  Kasus:  Di  PT.  Karyatama  Mitra Sejati Yogyakarta).
[10] Didik  Garbian  Nugroho,  dkk.  (2016)  Analisis Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online  Menggunakan Metode Naïve Bayes.
[11] Evasaria M. Sipayung, dkk (2016) PERANCANGAN SISTEM ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PELANGGAN

## MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
[12] Nurirwan  Saputra,  dkk  (2015)  ANALISIS SENTIMEN  DATA  PRESIDEN  JOKOWI DENGAN  PRE PROCESSING NORMALISASI DAN STEMMING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SVM.
[13] https://www.kajianpustaka.com/2017/09/data- mining.html.
[14] https://www.dosenpendidikan.co.id/metode-data mining/.
[15] https://www.weare.id/jenis-algoritma-dan- metode-data-mining/.