## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4418

## Sistem Klasifikasi Penjualan Produk Alat Listrik Terlaris Untuk Optimasi Pengadaan Stok Menggunakan Naïve Bayes
Irfan Reza Pratama, Maimunah * , Endah Ratna Arumi
Teknik,Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonnesia Email: 1 irfanrezzapratama@gmail.com, 2,* maimunah@unimma.ac.id, 3 arumi@ummgl.ac.id Email korespondensi: maimunah@unimma.ac.id
Abstrak− Optimasi  merupakan  suatu  proses  penyelesaian  suatu  masalah  sehingga  dapat  memberikan  kondisi  terbaik  yang mampu memberikan nilai maksimum atau minimum. Dalam sebuah bisnis, optimasi pengadaan stok menjadi hal yang penting termasuk dalam hal penjualan produk. Jika stok suatu produk kosong maka potensi penjualan menurun. Oleh karena itu perlu suatu metode untuk mengoptimalkan stok sehingga dapat memenuhi permintaan konsumen dan akhirnya dapat meningkatkan penjualan. Data mining dapat diterapkan dalam sistem penjualan dengan membuat model klasifikasi penjualan produk terlaris. Dalam penelitian ini  dilakukan klasifikasi penjualan produk terlaris pada toko elektronik menggunakan Naïve Bayes. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  produk  elektronik  selama  3  bulan.  Pada  tahap  awal  dilakukan preprocessing yaitu dengan label encoding. Pengujian model dilakukan menggunakan percentage split dan cross validation dengan  beberapa  kali  percobaan.  Melalui  penggunaan  percentage  split  diperoleh  akurasi  terbaik  sebesar  93,3%  dengan perbandingan 30% data uji dan 70% data latih. Akurasi terbaik dengan menggunakan cross validation diperoleh sebesar 84% untuk 7-fold. Sistem klasifikasi yang telah dibuat mampu melakukan klasifikasi produk terlaris setiap triwulan dalam setahun. Melalui penggunaan sistem klasifikasi produk terlaris  tersebut maka pihak toko dapat mengetahui stok produk yang terlaris sehingga stok tidak kosong. Dengan demikian pengadaan stok toko dapat lebih optimal dan penjualan menjadi lebih meningkat.
Kata Kunci: Klasifikasi; Naïve Bayes; Optimasi Stok; Data Mining.
Abstract− Optimization is a process of solving a problem so that it can provide the best conditions that can provide a maximum or minimum value. In a business, optimization of stock procurement is an important thing, including in terms of product sales. If the stock of a product is empty then the sales potential decreases. Therefore we need a method to optimize the stock so that it can supply consumer demand and ultimately increase sales. Data mining can be applied in the sales system by creating a sales  classification  model  for the  best-selling products.  In  this  study, the sales  classification of  the best-selling  products  at electronic stores was carried out using Naïve Bayes. The data used in this study is data on sales of electronic products for  3 months.  In  the  early  stages,  preprocessing  is  carried  out,  namely  by  encoding  labels.  Model  testing  was  carried  out  using percentage split and cross validation with several trials. Through the use of percentage split, the best accuracy is obtained  at 93.3% with a comparison of 30% of test data and 70% of training data. The best accuracy using cross validation was obtained by 84% for 7-fold. The classification system that has been created is capable of classifying the best-selling products every quarter of a year. Through the use of the best-selling product classification system, the store can find out the best-selling product stock so that the stock is not empty. Thus the procurement of store stock can be more optimal and sales will increase.
Keywords : Classification, Naïve Bayes; Stock Optimization; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi sudah semakin berkembang pesat disegala bidang kehidupan. Banyak sekali data yang  dapat  dihasilkan  oleh  teknologi  informasi  yang  canggih,  mulai  dari  bidang  industri,  ekonomi  ilmu  dan teknologi maupun berbagai aspek kehidupan lainnya. Ketersediaan data yang melimpah perlu diolah dan dianalisa sehingga dapat memberikan nilai lebih dan informasi yang penting bagi beberapa pihak.
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik-teknik, metode-metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi [1].  Salah  satu  teknik  data  mining  adalah  klasifikasi.  Teknik  klasifikasi  adalah  teknik  pembelajaran  yang digunakan  untuk  memprediksi  nilai  dari  atribut  kategori  target  [2]  dengan  menggunakan  pendekatan  machine learning  [3].  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  adalah  Naïve  Bayes  classifier.  Naïve  Bayes Classifier  merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Metode  pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes [4].
Penerapan  data  mining  meliputi  berbagai  bidang  seperti  di  bidang  kesehatan  untuk  prediksi  penyakit diabetes melitus  [5], penyakit jantung koroner [6]. Selain itu, data mining  juga diterapkan dalam bidang sosial masyarakat  untuk  klasifikasi  masyarakat  miskin  [4].  Dalam  dunia  bisnis  saat  ini  termasuk  dalam  penjualan kebutuhan  sehari  -  hari,  semua  pihak  dituntut  untuk  senantiasa  mengembangkan  bisnis  agar  siklus  binis  dapat berputar dan penjualan senantiasa meningkat. Telah banyak dilakukan penelitian tentang penggunaan data mining dalam dunia bisnis misalkan untuk klasifikasi penjualan alat tulis [7], roti [8], pulsa [9] dan makanan terlaris [10] dan pemulihan pasien [11]. Banyak metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi, misalkan algoritma k- Nearest Neighbor untuk klasifikasi penjualan [12], algoritma C.45 untuk penjualan barang terlaris [10], Decision Tree untuk klasifikasi produk pertanian [13], C4.5,  Naïve Bayes untuk klasifikasi buah  [14]Random Forest dan Gardient Boosting untuk klasifikasi komoditas [15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4418
Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi produk alat listrik terlaris menggunakan Naïve Bayes. Klasifikasi dilakukan  agar  dapat  mengoptimalkan  penyediaan  stok  barang  sehingga  nilai  penjualan  meningkat.  Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python yang merupakan bahasa pemrograman berorientasi objek yang fleksibel digunakan, open source dan mudah digunakan  [16] [17]. Sistem klasifikasi yang dibangun diharapkan mampu mendukung optimasi penyediaan stok produk sehingga dapat meningkatkan penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi beberapa tahap seperti disajikan pada Gambar 1.
Pengumpulan data Evaluasi dan Pemodelan Interface Hasil klasifikasi Klasifikasi Preprocessing
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data  yang  digunakan  merupakan  data  penjualan  selama  3  bulan  dari  Toko  Sinar  dan  Elektronik  di Kecamatan Kaliangkrik Kabupaten Magelang. Barang yang dijual di toko dibagi menjadi 7 kategori  antara lain alat rumah tangga, alat elektronik, alat listrik, kit-kitan, antena televisi, sparepart dan kabel. Produk yang dijual memiliki siklus penjualan yang berbeda  – beda.  Proses restok  yang dilakukan pemilik toko  biasanya dilakukan setiap 3 bulan sekali, tetapi bisa saja dilakukan jika ada sales yang menawarkan barang ke toko.
Data yang diperoleh selanjutnya dilakukan preprocessing yang bertujuan untuk memastikan kualitas data baik  sebelum  digunakan  analisa  data.  antara  lain  split  data,  cross  validation,  future  scaling  dan  label  encoder. Dalam tahap klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes untuk memperoleh model klasifikasi yang  terbaik.  Model  klasifikasi  yang  diperoleh  dievaluasi  menggunakan confussion  matrix dengan  parameter accuracy , precision dan recall dengan perhitungan seperti Tabel 1 dan persamaan (1), (2) dan (3).
Tabel 1. Confussion Matrix
Prediksi Negative Positive Aktual Negative TN FP Positive FN TP
Keterangan: TN ( True Negative ): jumlah data testing yang sebenarnya negatif dan terprediksi negatif. TP ( True Positive ): jumlah data testing yang sebenarnya positif dan terprediksi positif. FN ( False Negative ): jumlah data testing yang sebenarnya positif dan terprediksi negatif. FP ( False Positive ): jumlah data testing sebenarnya negatif dan terprediksi positif
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝐹𝑁+𝑇𝑃 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Untuk  tahap preprocessing data yang dilakukan terlebih dahulu adalah label encoding yang bertujuan untuk merubah data yang bertipe karakter menjadi tipe numerik. Untuk seluruh kolom bulan penjualan memiliki paramater 3 untuk banyak, 2 untuk cukup dan 1 untuk kurang. Untuk parameter klasifikasi  dibagi menjadi 1 untuk  laris dan 0 untuk tidak laris. Setelah dilakukan label encoding selanjutnya akan dilakukan pemilihan atribut dan class . Pemilihan atribut dibagi menjadi dua yaitu x dan y . Atribut nilai x terdiri dari januari, februari, maret dan nilai y adalah klasifikasi. Selanjutnya dilakukan split data dimana data tersebut dibagi menjadi data latih dan data uji yang meliputi x_train, x_test, y_train, dan y_test dengan jumlah partisi yang digunakan berbeda - beda yaitu  20%, 30%, 40%, 50% dan 60% dengan random state 0.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4418
Tahap selanjutnya adalah melakukan klasifikasi menggunakan  Naïve Bayes. Data latih  digunakan untuk membuat  menjadi  model  klasifikasi  menggunakan library  scikit-learn .  Telah  dilakukan  5  percobaan  dengan percentage split seperti disajikan dalam Tabel 2 yaitu menggunakan 20% dari jumlah seluruh data untuk diuji dan mendapatkan nilai akurasi 90%, 30% dari jumlah seluruh data untuk diuji dan mendapatkan nilai akurasi 93,3%, 40% dari jumlah seluruh data untuk diuji dan mendapatkan nilai akurasi 90%, 50% dari jumlah seluruh data untuk diuji  yang  mendapatkan  nilai  akurasi  86%,  60%  dari  jumlah  seluruh  data  untuk  diuji  yang  mendapatkan  nilai akurasi  87%.  Berdasarkan  beberapa  percobaan  diperoleh  bahwa  model  klasifikasi  memberikannilai  confussion matrix seperti pada Gambar 3 dengan akurasi yang terbaik sebesar 93,3% serta komposisi data latih dan data uji 70%:30%.
Tabel 2. Percobaan Model Klasifikasi Data Uji Data Latih Akurasi 20% 80% 90% 30% 70% 93.3% 40% 60% 90% 50% 50% 86% 60% 40% 87%

## Gambar 2. Confussion Matrix
Gambar 2 merupakan hasil dari confusion matrix menggunakan percentage split 30%. Jumlah data yang terdeteksi sebagai true negative sebesar 23 data, false positive sebesar 1 data, false negative sebesar 1 data, dan true positive sebesar 5 data. Mendapatkan hasil seperti gambar 3 memberikan informasi  berupa accuracy yang artinya rasio prediksi benar ( true positive dan true negative ) dengan keseluruhan data, precesion yang artinya rasio prediksi  benar positif dibandingkan dengan hasil yang diprediksi  positif, dan recall yang artinya rasio  prediksi benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar  positif.  Berdasarkan  Gambar  3  diperoleh  nilai precesion dan recall adalah 0.833.
Selain itu, untuk menguji model juga dilakukan menggunakan cross validation dengan beberapa percobaan seperti pada Tabel 3. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 84% pada  7- fold . Hasil percobaan menggunakan cross validation selanjutnya dibandingkan dengan menggunakan percentage split seperti disajikan pada Tabel 4.
Tabel 3. Uji Cross Validation Cross Validation Akurasi 3- fold 77% 5- fold 83% 7- fold 84% 9- fold 83% 11- fold 83%
Table 4. Perbandingan Percentage Split dan Cross-Validation
Jumlah Akurasi Percentage Split 20% 90% 30% 93.3% 40% 90% 50% 86% 60% 87%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4418
Jumlah Akurasi Cross-Validation 3- fold 77% 5- fold 83% 7- fold 84% 9- fold 83% 11- fold 83%
Berdasarkan  Tabel  4  diperoleh  bahwa  akurasi  tertinggi  diperoleh  menggunakan  percentage  split  30% dengan  akurasi  sebesar  93.3%.  Dengan  demikian  model  yang  diperoleh  dapat  melakukan  klasifikasi  barang elektronik terlaris sehingga pemilik toko dapat melakukan optimasi persedian stok barang. Setelah mendapatkan model yang terbaik, maka model tersebut digunakan untuk membuat sistem klasifikasi.Tampilan sistem klasifikasi yang dibuat seperti pada Gambar 3. Sistem yang dibuat mampu melakukan klasifikasi barang terlaris yang dibuat setiap triwulan.
Gambar 3. Tampilan Halaman Home
Pada Gambar 3 terdapat halaman home atau halaman utama dari progam yg memiliki 7 menu yaitu home, data  penjualan  triwulan  1  sampai  4,  klasifikasi  dan about. Sistem  yang  dibuat  mampu  memberikan    informasi jumlah barang yang terlaris dari triwulan pertama sampai triwulan keempat seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Barang Terlaris
Sistem klasifikasi  yang dibuat dapat  melakukan klasifikasi  dari  barang elektronik  termasuk produk laris atau tidak di setiap bulannya seperti pada Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4418
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  bahwa  produk  terlaris  dalam  penjualan  triwulan  pertama  adalah Fiting Gantung Putih dan Steker Homman, penjualan triwulan kedua adalah Lampu LED GT Kapsul 10 Watt dan Steker Homman, penjualan triwulan ketiga adalah Baterai AA dan Lampu LED Panasonic 9 Watt, dan penjualan triwulan keempat adalah Baterai AAA. Dengan mengetahui produk terlaris maka dapat membantu dalam optimasi pengadaan stok sehingga dapat meningkatkan penjualan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa klasifikasi alat listrik terlaris di Toko Sinar Listrik dan Elektronik dengan menggunakan metode Naïve Bayes  mendapatkan akurasi  sebesar 93,3%. Pengujian model memberikan hasil  terbaik  dengan  menggunakan  percentage  split  sebesar  30%  dibandingkan  dengan  menggunakan  cross validation. Sistem klasifikasi yang telah dibuat mampu melakukan klasifikasi produk terlaris setiap triwulan dalam setahun  sehingga  dapat  membantu  optimasi  penyediaan  stok  barang  di  toko  yang  berpengaruh  pada  julah penjualan.

## REFERENCES
[1] A. S. Ismasari Nawangsih, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Pulsa,” J. Sigma , vol. 10, no. 1, pp. 195–207, 2020.
[2] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020.
[3] B.  Y.  A.  Pratama  and  H.  A.  Yuniarto,  “Perancangan  Proses  Implementasi  Machine  Learning  Dalam  Maintenance Management Untuk Mencegah Derating,” J@ti Undip J. Tek. Ind. , vol. 16, no. 2, pp. 134–142, 2021.
[4] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[5] D. Setyawan and A. Suradi, “Implementasi Web Service Dan Analisis Kinerja Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Diabetes Mellitus,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 701, 2017.
[6] A. B. Wibisono and A. Fahrurozi, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Dalam Pengklasifikasian Data Penyakit Jantung Koroner,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 161–170, 2019.
[7] E. L. Middleton, “Klasifikasi Data Penjualan Alat Tulis Kantor (Atk) Terlaris Untuk Optimasi Strategi Pemasaran Di Toko Citramedia Menggunakan Metode Naive Bayes,” Sigma , vol. 10, pp. 138–152, 2019.
[8] I. Yolanda and H. Fahmi, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris Pada PT . Nippon Indosari  Corpindo  Tbk  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JIKOMSI  (Jurnal  Ilmu  Komput.  dan  Sist. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 9–15, 2021.
[9] I. Nawangsih, A. Setyaningsih, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and D. Mining, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Pulsa,” Incomtech , vol. 9, no. 1, pp. 39–45, 2020.
[10]  A. Zakir, Y. Ndruru, E. Hadinata, and ..., “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Makanan Terlaris Dengan Algoritma C45,” J. Ilm. Teknol. … , vol. 2, pp. 7–12, 2020.
[11]  L. J. Muhammad, M. M. Islam, S. S. Usman, and S. I. Ayon, “Predictive Data Mining Models for Novel Coronavirus (COVID-19) Infected Patients’ Recovery,” SN Comput. Sci. , vol. 1, no. 4, pp. 1–7, 2020.
[12]  A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F.  Sukmana,  “Prediksi  Penjualan  Produk  Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 155–160, 2021.
[13]   kue  tradisional  khas  Aceh,  “Klasifikasi  Penjualan  Obat  Pertanian  Laris  dan  Kurang  Laris  Pada  UD  Cahaya  Tani Menggunakan Decision Tree,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 8, no. 5, p. 55, 2019.
[14]  M. Muhathir and M. H. Santoso, “Analysis Naïve Bayes In Classifying Fruit by Utilizing Hog Feature Extraction,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 151–160, 2020.
[15]  E.  Ismanto  and  M.  Novalia,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C4.5,  Random  Forest,  dan  Gradient  Boosting  untuk Klasifikasi Komoditas,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 400–410, 2021.
[16]  D. Rolon-Mérette, M. Ross, T. Rolon-Mérette, and K. Church, “Introduction to Anaconda and Python: Installation and setup,” Quant. Methods Psychol. , vol. 16, no. 5, pp. S3–S11, 2020.
[17]  J. Shenk, W. Byttner, S. Nambusubramaniyan, and A. Zoeller, “Traja: A Python toolbox for animal trajectory analysis,” J. Open Source Softw. , vol. 6, no. 63, p. 3202, 2021.