## DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Sidik Rahmatullah 1 Mukrim 2 Monica Nindy Pramitha 3
Teknologi Komputer 1 Sistem Informasi 23
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 123
Jl.Negara Nomor 03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail: sidik@dcc.ac.id,  Monicanindy88@gmail.com

## ABSTRAK
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  produk- produk  yang  mereka  miliki.  Untuk  membantu  perusahaan  ini  semakin  maju  diperlukan  sebuah  sistem 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 Naive 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.
Kata Kunci: data mining, produk terlaris, borland delphi, naive bayes classifier, waterfall

## ABSTRAK
PT.  Cipta  Niaga  Semesta  is  one  of  the  companies  part  of  the  Mayora  group  which  is  engaged  in  the distribution  of food and soft drink products that gradually increase the number of sales of the products they need. To help this company become more sophisticated, a system that will help the business advance in  choosing  product  sales,  so  that  sought  to  conduct  a  study  of  the  product  data  of  PT.  Cipta  Niaga Semesta Supporting Branches using the Naive Bayes Classifier method In this study the authors used the data  analysis  method  of  interviews  (interviews),  Observation  methods,  Documentation  methods  and Literature  studies  as  well  as  system  development  methods  using  the  Waterfall  Method.  2010.  The best- selling  product  application built  using  the Naive  Bayes Classifier method  provides product  data,  Naive Bayes  clusters  and  reporting.  Data  Mining  To  Determine  the  Best  Selling  Products  Using  the  Naive Bayes  Method  at  PT.  Cipta  Niaga  Semesta  Kotabumi  Sub  Branch  helps  in  the  classification  system  on best-selling  products  and  helps  the  Head  of  Operational  Supervisory  Area  (AOS)  of  PT. CiptaNiagaSemestaSub Branch Kotabumi in the selection of best-selling products. This system produces a selection of best-selling products with 8 attributes taken from sales data for the past 2 years.
Keywords: Data Mining, Best Selling Products, Borland Delphi, Naive Bayes Classifier, waterfall

## 1. LATAR BELAKANG
Perkembangan teknologi informasi telah
memberikan kontribusi pada cepatnya pertumbuhan jumlah data yang dikumpulkan dan disimpan  dalam  basis  data  berukuran  besar
(gunung  data).  Dibutuhkan  sebuah  metode  atau teknik  yang  dapat  merubah  gunungan  data tersebut  menjadi  sebuah  informasi  berharga atau pengetahuan ( knowledge ) yang bermanfaat untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Suatu
teknologi yang dapat digunakan untuk mewujudkannya  adalah data mining.
PT.  Cipta  Niaga  Semesta  adalah  salah  satu perusahaan  bagian  dari  Mayora  group  yang bergerak  di  bidang  distribusi  produk  makanan dan minuman ringan. Berasal dari Indonesia, PT. Mayora Indah Tbk telah  berdiri pada tanggal 17 Februari 1977, pada saat itu perusahaan ini masih merupakan  perusahaan  rumah  tangga  kecil. Namun  sekarang  PT.  Mayora  Indah  Tbk  telah berubah  menjadi  salah  satu Fast  Moving Consumer Good Companidares , bahkan kini PT. Mayora  telah  mendapat  banyak  penghargaan seperti  dari  majalah  Swa  sebagai “Top  100 Exporter  Companies  in  Indonesia” ,  dari  Asia Money  sebagai “Top  Five  Best  Managed Companies  in  Indonesia” ,  dari  Majelis  Ulama Indonesia “Best  Manufacturer  of  Halal Products” ,  dan  berbagai  penghargaan  lainnya  . Menghadirkan produk makanan yang berkualitas,  PT.  Mayora  Tbk  bahkan  kini  telah melebarkan  sayapnya  hingga  ke  luar  negeri, khususnya  negara-negara  di  ASEAN.  PT. Mayora  tidak  pernah berhenti berinovasi mengeluarkan produk baru, tiap kali menampilkan iklan di televisi slogan “Satu Lagi dari  Mayora”  selalu  muncul  di  akhir  iklan. Slogan pemasaran  ini  mengisyaratkan selalu ada produk  baru  dari  salah  satu  pemain  dalam industri makanan dan minuman di Indonesia.
PT. Cipta Niaga Semesta Sub Branch  ingin lebih memuaskan
hati konsumen
dengan
meningkatkan  kualitas  produk-produk  yang mereka  miliki.  Maka  dari  itu  untuk  membantu perusahaan  ini  semakin  maju  diperlukan  sebuah sistem yang akan membantu kemajuan perusahaan  dalam  memaksimalkan  penjualan produk  mereka  sehingga  dapat  memuaskan pelanggan. Adapun Produk-Produk ternama yang didistribusikannya  antara  lain  Better,  Roma Sandwich, Roma Sari Gandum, Slai O’lai, Roma Marie Susu dan Roma Malkist.
Dalam penelitian ini penulis akan mencoba untuk melakukan  suatu  eksperimen  terhadap  data produk  biskuit  di  PT.  Cipta  Niaga  Semesta  Sub Branch  dengan  menggunakan  sebuah  metode Naive  Bayes  Classifier untuk  melihat  hubungan asosiasi  (korelasi)  antara  sejumlah  atribut produk. Penelitian ini, diharapkan dapat memberikan  hasil  yang  berkaitan  dengan perumusan  atau  pembuatan  strategi  penentuan produk terlaris.
2. TINJAUAN PUSTAKA
1. Data Mining
Menurut  Tony  Suryaudin  (2018)  Data  mining merupakan  suatu  proses  penggalian  data  atau penyaringan data dengan memanfaatkan kumpulan data dengan ukuran  yang cukup  besar melalui  serangkaian  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berharga dari data tersebut. Data mining  bisa  digunakan  oleh  perusahaan  besar untuk menggali  data  untuk mendapatkan informasi yang dapat menunjang dan meningkatkan proses bisnis perusahaan tersebut..[1]

## 2.Naive Bayes
Jadhav  et  all  (2016)  menyatakan  bahwa NaïveBayes  Classifier adalah  suatu  model independen yang membahas mengenai klasifikasi  sederhana berdasarkan  teorema Bayes . Naïve  Bayes merupakan  suatu  algoritma yang  dapat  mengklasifikasikan  suatuvariable tertentu dengan menggunakan metode probabilitas  dan  statistik . Secara  garis  besar algoritma Naïve  Bayes dapat  dijelaskan  seperti persamaan berikut.[2]
3.Produk
Menurut  Fredy  (2018)  Produk  merupakan elemen dasar dan penting dari bauran pemasaran, dikatakan  penting  karena  dengan  produk perusahaan dapat menetapkan harga yang sesuai, mendistribusikan  dan  menentukan  komunikasi yang  tepat  untuk  pasar  sasaran.  Produk diciptakan  dengan  tujuan  untuk  memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen.[3]

## 4.Metode Waterfall
Menurut  Pressman  (2015:42),  model waterfall adalah  model  klasik  yang  bersifat  sistematis, berurutan  dalam  membangun software .  Nama model  ini  sebenarnya  adalah  “ Linear  Sequential Model ”.  Model  ini  sering  disebut  juga  dengan “ classic life cycle ” atau metode waterfall. Model ini  termasuk  ke  dalam  model  generic  pada rekayasa  perangkat  lunak  dan  pertama  kali diperkenalkan oleh Winston Royce sekitar tahun 1970  sehingga  sering  dianggap  kuno,  tetapi merupakan  model  yang  paling  banyak  dipakai dalam Software  Engineering (SE).  Model  ini melakukan  pendekatan  secara  sistematis  dan berurutan [3]
5.DFD (Data Flow Diagram)
Menurut Rosa dan Shalahuddin (2015:70) “Data Flow  Diagram  (DFD)  atau  dalam  bahasa Indonesia  menjadi  Diagram  Alir  Data  (DAD) adalah  representasi  grafik  yang  menggambarkan aliran informasi dan transformasi informasi yang diaplikasikan  sebagai  data  yang  mengalir  dari masukan (input) dan keluaran (output)”.[4]

## 6 Flowchart
Menurut   Lamhot  Sitorus  (2015). Flowchart merupakan langkah-langkah penyelesaian masalah  yang  dituliskan  dalam  simbol-simbol tertentu.    Diagram  alir  ini  akan  menunjukkan alur  di  dalam  program  secara  logika.  Diagram alir ini selain dibutuhkan sebagai alat komunikasi, juga diperlukan sebagai
dokumentasi.[5]

## 7. Entity Relationship Diagram (ERD)
Menurut Rosa dan Shalahuddin (2015:53) Entity Relationship  Diagram  (ERD) adalah  “bentuk paling awal dalam melakukan perancangan basis data rekasional”.[7]
3. TEKNIK PENGUMPULAN DATA
3.1. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  suatu  penelitian  selalu  terjadi  proses pengumpulan  data  yang  harus  disesuaikan dengan  sifat  dan  karakteristik  penelitian  yang dilakukan sehingga diperlukan metode pengumpulan yang tepat untuk memperoleh data yang  dibutuhkan.  Oleh  karena  itu,  untuk memperoleh data
dimaksud peneliti menggunakan  beberapa  metode  pengumpulan data sebagai berikut :
a. Metode wawancara ( interview )
interview atau  wawancara  merupakan  metode pengumpulan data yang menghendaki komunikasi  langsung  antara  peneliti  dengan subyek  atau  responden.  Dalam  hal  ini  peneliti melakukan  tanya  jawab  secara  langsung  dengan kepala  Area  Operational  Supervisor  ( AOS ) PT.
Cipta  Niaga  Semesta  Sub  Branch  untuk mendapatkan  gambaran  umum  tentang  jumlah produk.
b. Metode Observasi Observasi (pengamatan) adalah alat
pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara mengamati dan mencatat secara sitematik gejala- gejala  yang  diselidiki.  Dalam  metode  ini
dilakukan  penelitian  secara  langsung  dalam memperoleh data dari lapangan.
c. Studi Literalur
Pada bagian  ini akan difokuskan pada pencarian referensi relevan yang berkaitan dengan permasalahan  yang  sedang  di  teliti  oleh  penulis.
Hal ini  dilakukan  agar  peneliti mampu meningkatkan pemahaman dan pengetahuan teori tentang permasalahan yang sedang diteliti.
d. data produk
Atribut  yang  digunakan  dalam  penentuan pemilihan produk terlaris adalah atribut penjualan  pertriwulan  atau  3  bulanan  dari  setiap data produk yang ada selama 2 tahun.
Tabel 1 Data produk
Berdasarkan  tabel  diatas  akan  dicari  nilai probabilitas  untuk  setiap  atribut  menggunakan algoritma Naive Bayes.
Langkah pertama yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Untuk  data  triwulanan  dikonversi  menjadi beberapa bagian menjadi seperti berikut :
Tabel 2. Range Konversi No Atribut Range Nilai 1 Triwulan 1 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 2 Triwulan 2 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 3 Triwulan 3 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 4 Triwulan 4 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 5 Triwulan 5 >80 Baik 50-80 Cukup
<50 Kurang Baik 6 Triwulan 6 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 7 Triwulan 7 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik 8 Triwulan 8 >80 Baik 50-80 Cukup <50 Kurang Baik
Data  triwulanan  akan  diubah  menjadi  huruf dalam  hal  penampilan  data  output.  Proses konversi berupa range digunakan utuk membantu proses  data  mining  dengan  dikelompokkan dengan beberapa range.
Dibawah  ini  adalah  contoh  perhitungan  manual penerapan algoritma naïve bayes untuk memprediksi  produk  terbaik  menggunakan  data training sebagai berikut:
Tabel 3  Konversi Data Traning Produk
Dibawah  ini  adalah  contoh  perhitungan  manual penerapan algoritma naïve bayes untuk memprediksi  produk  terbaik  menggunakan  data training sebagai berikut:
Tabel 4 Data testing
Tahap kedua menghitung jumlah class yaitu: P(Y=LARIS) = 6/100 = 0,060
P(Y=CUKUP LARIS) =35/10   = ,3500 P(Y=TIDAK LARIS) =59/10   = ,5900
Tahap  ketiga  menghitung  jumlah  kasus  dengan class yaitu: a. Testing 1 P(Triwulan 1=KURANG BAIK|Y=LARIS) = 1/6 = 0,1667 P(Triwulan 1=KURANG BAIK |Y=CUKUP LARIS) = 22/35   = 0,6286 P(Triwulan 1=KURANG BAIK |Y=TIDAK LARIS) = 46/59   = 0,7797 P(Triwulan 2=CUKUP|Y=LARIS) = 3/6 = 0,5000 P(Triwulan 2=CUKUP|Y=CUKUP LARIS) = 19/35 = 0,5429 P(Triwulan 2=CUKUP|Y=TIDAK LARIS) = 10/59 = 0,1695 P(Triwulan 3=CUKUP|Y=LARIS) = 2/6 = 0,3333 P(Triwulan 3=CUKUP|Y=CUKUP LARIS) = 20/35 = 0,5714 P(Triwulan 3=CUKUP|Y=TIDAK LARIS) = 7/59 = 0,1186 P(Triwulan 4=CUKUP |Y=LARIS) = 2/6 = 0,3333 P(Triwulan 4=CUKUP |Y=CUKUP LARIS) = 17/35 = 0,4857 P(Triwulan 4=CUKUP |Y=TIDAK LARIS) = 10/59   = 0,1695 P(Triwulan 5=KURANG BAIK|Y=LARIS) = 3/6 = 0,5000 P(Triwulan 5=KURANG BAIK|Y=CUKUP LARIS) = 16/35   = 0,4571 P(Triwulan 5=KURANG BAIK|Y=TIDAK LARIS) = 48/59   = 0,8136 P(Triwulan 6=KURANG BAIK|Y=LARIS) = 3/6 = 0,5000 P(Triwulan 6=KURANG BAIK|Y=CUKUP LARIS) = 14/35 = 0,4286 P(Triwulan 6=KURANG BAIK|Y=TIDAK LARIS) = 46/59   = 0,7797 P(Triwulan 7=CUKUP|Y=LARIS) = 2/6 = 0,3333 P(Triwulan 7=CUKUP |Y=CUKUP LARIS) =17/35 = 0,4857 P(Triwulan 7=CUKUP |Y=TIDAK LARIS) = 10/59   = 0,1695 P(Triwulan 8=BAIK|Y=LARIS) = 2/6 = 0,3333 P(Triwulan 8=BAIK|Y=CUKUP LARIS) = 3/35 = 0,0857 P(Triwulan 8=BAIK|Y=TIDAK LARIS) Tahap Keempat Mengkalikan Semua Atribut
Pada  perkalian  semua  cabang  nilainya  dikalikan 1000  untuk  mempermudah  pembacaan  data, karena angka 0 koma yang terlalu banyak. a. Testing 1 LARIS =  {P(P(Y=LARIS)) . (P(Triwulan 1=KURANG BAIK|Y=LARIS) *P(Triwulan 2=CUKUP|Y=LARIS) * P(Triwulan  3=  KURANG  BAIK  |Y=LARIS) *P(Triwulan 4= CUKUP |Y=LARIS)* P(Triwulan 5= CUKUP |Y=LARIS) * P(Triwulan  6=  KURANG  BAIK  |Y=LARIS)    *
P(Triwulan 7=CUKUP|Y=LARIS) * P(Triwulan 8=BAIK|Y=LARIS) ) * P(Y=LARIS) }
=0,1667*0,5000*0,3333*0,3333*0,5000*0,5000 *0,3333*0,3333 = 0,001543 * 1000 = 1,543210
CUKUP LARIS ={P(P(Y=CUKUP LARIS)) . (P(Triwulan  1=KURANG BAIK|Y=CUKUP LARIS)  *  P(Triwulan  2=CUKUP|Y=CUKUP LARIS)  *  P(Triwulan  3=  KURANG  BAIK |Y=CUKUP  LARIS)  *  P(Triwulan  4=  CUKUP |Y=CUKUP LARIS)* P(Triwulan  5=  CUKUP  |Y=CUKUP  LARIS) *P(Triwulan  6=  KURANG  BAIK  |Y=CUKUP LARIS)    *  P(Triwulan  7=CUKUP|Y=CUKUP LARIS) * P(Triwulan 8=BAIK|Y=CUKUP LARIS) ) * P(Y=CUKUP LARIS) } =0,6286*0,5429*0,5714*0,4857*0,4571*0,4286 *0,4857*0,0857 = 0,027037* 1000 = 27,037112
TIDAK LARIS ={P(P(Y=TIDAK LARIS)) . (P(Triwulan 1=KURANG BAIK|Y=TIDAK LARIS) *P(Triwulan 2=CUKUP|Y=TIDAK LARIS)  *  P(Triwulan  3=  KURANG  BAIK |Y=TIDAK LARIS) * P(Triwulan 4= CUKUP |Y=TIDAK LARIS)* P(Triwulan  5=  CUKUP  |Y=TIDAK  LARIS) *P(Triwulan  6=  KURANG  BAIK  |Y=TIDAK LARIS)    *  P(Triwulan  7=CUKUP|Y=TIDAK LARIS) *
P(Triwulan 8=BAIK|Y=TIDAK LARIS) ) * P(Y=TIDAK LARIS) } =0,7797*0,1695*0,1186*0,1695*0,8136*0,7797 *0,1695*0,0339 =
0,000571*  1000  =
0,571375
Tahap Kelima kesimpulan class Tabel 4 Data Hasil
Gambar 1 Alur penelitian
5. HASIL PROGRAM
Menu  Utama  adalah  merupakan  menu  yang mengendalikan keseluruhan form. Untuk menjalankan  menu  utama,  maka  ikuti  langkah- angkah  berikut:  Setelah  menu  password  benar maka  akan  tampil  menu  utama.  Menu  utama akan tampil seperti dibawah ini :
Gambar 2 Menu HalamanUtama
3. Menjalanakan Menu Master Data
Untuk  menjalankan  sub  menu file ini,  terlebih dahulu  pemakai  masuk  kedalam  menu  utama program  lalu  pada  sub  menu file pilih Input master  data  produk.  Adapun  tampilan  sub  menu file  Input master  data  produk  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 4 Master data produk Untuk  menjalankan  sub  menu file ini,  terlebih dahulu  pemakai  masuk  kedalam  menu  utama program lalu pada sub menu file pilih Klasifikasi Naive  Bayes.  Adapun  tampilan  sub  menu file Klasifikasi Naive Bayes seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 5 Menjalanakan Menu Culster
Untuk  menjalankan  menu  laporan  ini  terlebih dahulu  pemakai  masuk  kedalam  Menu  utama Program  lalu  pada  sub  menu  laporan,  pilih laporan  produk  terlaris.  Adapun  tampilan  sub menu  laporan  produk  terlaris  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 6 daftar produk terlaris

## KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  yang didapat dalam penelitian ini disesuaikan dengan tujuannya, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1) Sistem  pengklasifikasian  pada  produk terlaris dapat menghasilkan aturan klasifikasi dalam setiap kategori berdasarkan 8 Atribut dengan menggunakan metode naïve bayes classifier dengan  mencari  nilai  kategori  yang  paling maksimum. 2) Pembangunan sistem pengklasifikasian produk terlaris dapat membantu
mempermudah  Kepala  Area  Operational
Supervisor  ( AOS ) PT.  Cipta  Niaga  Semesta SubBranch  Kotabumi  dalam  melakukan pendataan produk terlaris berdasarkan kategori ke dalam 8 atribut. b. Saran
Dari  semua  hasil  yang  telah  dicapai  saat  ini, aplikasi  dari  Sistem  Pengklasifikasian  produk terlaris  perlu  dikembangkan  lagi  agar  menjadi sistem  yang  lebih  handal  dan  akurat  dalam melakukan  pengklasifikasian,  berikut  ini  adalah beberapa saran yang dapat dilakukan : a. Perlu penelitian lebih lanjut untuk mengoptimalkan metode naïve bayes classifier . b. Perlu  adanya  penelitian  bagaimana  cara mengetahui  tingkat error  naïve  bayes classifier melakukan  klasifikasi  produk terlaris.
c. Perlu  dikembangkan  lagi  tidak  hanya metode Naive  Bayes saja  namun  perlu dikembangkan  lagi  menggunakan  metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Tony  Suryaudin.  Implementasi  Data  Mining Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan Barang Dengan Menggunakan Algoritma  Apriori. Simki-Techsain Vol.  02  No.  04.Universitas  Nusantara PGRI Kediri. (2018) [2] Jadhav, A., Pandita, A., Pawar,    A., &Singh, V. Classification Of Unstructured Data Using Naïve Bayes Classifier And Predictive Analysis For RTI Application. Abhiyantriki: AnInternational Journal Of
Engineering  &Technology,  3(6),  1– 6 .(2016)
[3] Ferdy.  Pengaruh  Harga Dan  Kualitas  Produk
Frestea Terhadap Kepuasan Konsumen . Program Studi Manajemen  Fakultas  Ekonomi  Dan BisnisUniversitasPasundan.Bandung .( 2018)
[4] Pressman, Roger S. Software Engineering: A Practicioner’s Approaches Eight Edition. New  York:  McGraw-Hill Companies, Inc .(2015)
[5]. Rosi Fathor, Fauzi M. Ali dan Perdana Rizal Setya.Prediksi  Rating  Pada  Review Produk Kecantikan Menggunakan
MetodeNaïve  Bayes  dan  Categorical Proportional Difference (CPD). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer  Vol.  2,  No. Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas Brawijaya. Malang .(2018)
[6].Sitorus,Lamhot.AlgoritmadanPemrograman.
ogyakarta:Andi .(2015)
[7]  Rosa  AS  dan  M.  Shalahuddin.  Rekayasa Perangkt Luak Terstruktur Dan Berorientasi Objek. Bandung :Informatika . (2015)