INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 9373-9387 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Memprediksi Penjualan Lampu Pada Toko Satria
Nur Aini H 1 ✉ , Khana Wijaya 2 , Niken Rahmanti 3 , Reisya Kurnia 4 , Rizky Ulyani 5 , Elsa Phelia Mufti 6
Program Studi Sistem Informasi Universitas Prabumulih
Email: ainihutagalung8@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  saat  ini  didorong  oleh  keinginan  masyarakat  untuk mencari  alternatif  dan  mengembangkan  alat  yang  dapat  dengan  mudah mengimplementasikan  semua  fungsi,  seperti  penggunaan  lampu  saat  ini.  Di    Prabumulih banyak  terdapat toko lampu di berbagai tempat, termasuk  toko Satria. Toko Satria adalah perusahaan yang bergerak di bidang peralatan elektronik. Toko Satria ini masih menggunakan cara manual untuk menghasilkan laporan penjualan. Laporan penjualan ini berguna jika Anda ingin  mengetahui  lampu  mana  yang  banyak  diminati    pembeli.  Penulisan  dilakukan  untuk implementasi  dan  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk memprediksi penjualan Lampu terlaris  Satria. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif. Hasil perhitungan  menunjukkan bahwa proses perhitungan manual dapat dikatakan berhasil jika dibuat tabel probabilitas dan tingkat akurasi untuk setiap variable 77% pada data testing yang dibuat dan dengan mengetahui informasi tersebut dapat diberikan kepada toko Satria untuk membuat keputusan yang lebih tepat di masa depan.
Kata kunci: Kualitatif, Lampu, Naive Bayes, Toko Satria

## Abstract
Today's rapid technological developments are driven by people's desire to find alternatives and develop tools that can easily implement all functions, such as the current use of lamps. In Prabumulih there are many lighting shops in various places, including the Satria shop. Shop Satria is a company engaged in the field of electronic equipment. This Satria store still uses the manual way to generate sales reports. This sales report is useful if you want to know which lamps are in high demand among buyers. Writing is done for implementation and shows that the Naive Bayes algorithm can be used to predict sales of Satria's best-selling lamp. This study uses a qualitative method. The results of the calculations show that the manual calculation
process can be said to be successful if a table of probability and accuracy levels is made for each variable 77% on the testing data that is made and knowing this information can be given to the Satria store to make more informed decisions in the future.
Keywords: qualitative, lights, naive bayes, satria shop.

## PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  saat  ini  didorong  oleh  keinginan  manusia dalam  usaha  mencari  alternatif-alternatif  dan  mengembangkan  alat-alatnya  guna mencapai  kemudahan  dalam  menjalankan  segala  aktifitas  seperti  zaman  sekarang adanya  pengguanaan  lampu.Setiap  daerah  di  Indonesia  banyak  di  jumpai  toko-toko yang menjual berbagai macam produk lampu. Kota Prabumulih banyak terdapat toko lampu yang tersebar di berbagai tempat salah satunya adalah toko Satria. Toko Satria merupakan bidang bisnis yang bergerak di bidang alat elektronik. Hampir semua alat elektronik menggunakan listrik untuk dapat bekerja. Salah satu peralatan elektronik yang mengkonsumsi  energi  listrik  adalah  lampu.  Lampu  merupakan  suatu  alat  yang  dapat menghasilkan  cahaya  sehingga  dapat  menerangi  ruangan  atau  lingkungan  sekitar dimana  lampu  tersebut  berada.  Lampu  sangat  dibutuhkan  masyarakat  khususnya dimalam  hari  atau  didalam  ruangan gelap.  Toko  lampu  satria  merupakan  toko  yang menjual segala  kebutuhan lampu yang menjalankan bisnis pada  pasar lampu di kota prabumulih. Saat ini dalam pengolahan data penjualan, pembelian maupun persediaan Toko  lampu  satria  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  cara  melakukan pencatatan  invoice  kedalam  buku  ataupun  kertas  setiap  harinya.  Seiring  dengan berkembangan  zaman  persaingan  dalam  dunia  bisnis  dan  teknologi  semakin berkembang  pesat,  sehingga  para  pelaku  bisnis  berlomba-lomba  untuk mengembangkan  bisnis  mereka  dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  ada  untuk menggembangkan  usahannya,  dan  juga  agar  usaha  mereka  selalu  bertahan  dan berkembang dalam pesatnya persaingan bisnis. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen, pedagang  harus  meningkatkan  kualitas  produk  dan  menambah  sistem  variasi  lampu yang paling disukai dan paling sering dibeli konsumen, perkembangan dunia usaha yang pesat dan sistem perekonomian ini menyebabkan toko satria mengalami kendala dalam menjual produknya dipasar. Hal ini menyebabkan toko satria meningkat kualitas produk serta dapat mengetahui produk apa saja yang paling diminati oleh konsumen. Adapun tujuan Penelitian ini untuk mengetahui lampu merk apa paling laris terjual ditoko satria.

## METODE PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Naïve Bayes merupakan  pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Teorema tersebut dikombinasikan dengan Naïve dimana diasum sikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naïve Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya (Adani et al., 2018).

## 2.2 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  penelitian kualitatif.  Istilah  penelitian  kualitatif  menurut  Kirk  dan  Miller  (1986)  pada  mulanya bersumber  pada  pengamatan  kualitatif  yang  dipertentangkan  dengan  pengamatan kuantitatif bahwa metodologi kualitatif adalah tradisi tertentu dalam ilmu pengetahuan sosial  yang  secara  fundamental  bergantung  pada  pengamatan  pada  manusia  dan berhubungan  dengan  orang-orang  tersebut  dalam  bahasanya  dan  dalam peristilahannya.
Penelitian  kualitatif  adalah  penelitian  yang  digunakan  untuk  menguji  suatu konsep, teori, atau suatu kejadian menggunakan wawancara, focus group, studi kasus, analisis wacana, sampai tinjauan pustaka. Data yang nantinya diperoleh dari penelitian kualitatif  adalah  berupa  deskripsi  mengenai  suatu  hipotesa  atau  hasil  dari penelitian itu sendiri (Gemilang, 2016).

## 2.2 Objek Penelitian
Objek penelitian dalam penelitian ini adalah Toko Satria.
2.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan proses yang di lakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian:
1. Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah wawancara, dan juga peneliti melakukan pengumpulan data dengan mengambil sampel data langsung dari Toko Satria.
2. Sumber  data  pada  peneliti  ini  diperoleh  dari  hasil  observasi  yang  dilakukan peneliti di Toko Satria.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemodelan Naïve Bayes
Metode yang digunakan pada penelitian ini merupakan salah satu metode data mining  yaitu  Naïve  Bayes.  Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  metode  yang mengklasifikasi  suatu  data  dengan  cara  efektif  dengan  mengoptimalkan  pengawasan perkiraan  dalam  probabilitas  akurat  dengan  asumsi  penyederhanaan  nilai  atribut kondisional yang saling bebas jika diberikan nilai output (Safii & Damanik, 2023).
Bayesian  classification  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Bayes classification didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar (Putro et al., 2020).
NBC merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki kemampuan dan akurasi tinggi.
P(Ci|X) = P(X|Ci).P(Ci) P(X)
dengan,
X : data dengan class yang belum diketahui
Ci : hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(Ci|X) :probabilitas hipotesis Ci berdasarkan kondisi X (posteriori probability)
P(Ci)    : probabilitas hipotesis Ci (prior probability)
P(X|Ci) : probabilitas X berdasrkan kondisi pada hipotesis Ci P(X)    : probabilitas dari X
Naïve  Bayesian  Classifier  mengasumsikan  bahwa  keberadaan  sebah  atribut (variabel) tidak ada kaitannya dengan beradaan atribut (variabel) yang lain karena asumsi atribut tidak saling terkait (conditionally independent), ditulis dengan rumus:
P(X|Ci) = ∑ 𝑛 𝑘=1 P(Xk|Ci )
Setelah diperoleh hasil dari seluruh data pada setiap class, maka hasil akhirnya dapat menggunakan rumus:
P(X|Ci) = arg maxP(Xi|Ci) ∗ P(Ci)
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  langkah-langkah  dibawah  ini  merupakan langkah-langkah yang dijadikan patokan untuk memprediksi penjualan  menggunakan metode Naïve Bayes.
Gambar 1 Pemodelan Naïve Baye s
Penjelasan:
1. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data yang akan digunakan dalam proses pengklasifikasikan dan memprediksi penjualan. Dimana data didapatkan dari Toko Satria.
2. Baca Data Training
Menghitung jumlah penjualan dari data yang didapatkan.
3. Jumlah Data Probabilitas
Menghitung jumlah penjualan untuk setiap variable berdasarkan masing-masing data yang didapatkan.
4. Tabel Probabilitas
Menghitung  perkalian  salah  satu  varibael  yang  digunakan  dalam  memprediksi penjualan pada Toko Satria.
5. Solusi
Algortima  Naïve  Bayes  untuk  memprediksi  penjualan  Lampu  agar  dapat memproduksi lampu yang laku di pasaran.
6. Selesai
Memberikan kesimpulan dari data yang telah diklasfikasikan.
3.2 Class Probabilitas
P (Terjual/Tidak Terjual) Terjual Tidak Terjual Terjual Tidak Terjual 56 44 0,56 0,44
Setelah mengetahui hasil probabilitas dari Terjual/Tidak Terjual, maka selanjutnya mengitung masing-masing probabilitas dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini  yakni  merk,  ukuran  watt,  dan  harga.  Penentuan  hasil  probabilitas  dari  variabel dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  untuk  setiap  nilai  pada  varibael.  Sehingga dalam menentukan hasil probabilitas dari variabel dilakukan dengan menghitung jumlah Terjual/Tidak Terjual pada nilai di setiap variabel yang digunakan. Sehingga perhitungan probabilitas masing-masing variabel dapat dilihat pada beberapa tabel-tabel berikut:
Tabel 2 Probabilitas Variabel Merk Merk Terjual Tidak Terjual Terjual Tidak Terjual Hannochs Sonic 7 4 0,125 0,090 Sunsonic 1 3 0,012 0,068 Luby 2 3 0,035 0,068 Arashi T-Force 5 1 0,089 0,022 Arashi Magic 1 1 0,012 0,022 Hannochs Alfa 3+1 2 1 0,035 0,022 Hannochs Tricolour 1 1 0,012 0,022 Surya Vintage 1 1 0,012 0,022 Chiyoda 3 6 0,053 0,136 Hannochs Click & Dim 3 Step 1 1 0,012 0,022 Hannochs Bulb Genius 4 2 0,071 0,045 Hannochs Prisma Genius 3 0 0,053 0 Hannochs Premiere 5 3 0,089 0,068 Hannochs Type Vario 4 4 0,071 0,090 Hannochs Basic 6 2 0,107 0,045 Philips 5 2 0,089 0,045 Emergency SMD 0 4 0 0,090 Surya AKI 12 VOLL 1 2 0,012 0,045
Camus 3 1 0,053 0,022 Terbit Platinum 1 2 0,012 0,045 Tabel 3 Probabilitas Variabel Ukuran Watt Ukuran Watt Terjual Tidak Terjual Terjual Tidak Terjual 3 Watt 2 2 0,035 0,045 4 Watt 1 0 0,012 0 5 Watt 6 3 0,107 0,068 6 Watt 3 1 0,053 0,022 7 Watt 4 3 0,071 0,068 8 Watt 2 1 0,035 0,022 9 Watt 5 3 0,089 0,068 10 Watt 7 0 0,125 0 11 Watt 2 1 0,035 0,022 12 Watt 5 5 0,089 0,113 13 Watt 2 1 0,035 0,022 14 Watt 1 1 0,012 0,022 14,5 Watt 0 1 0 0,022 15 Watt 4 4 0,071 0,090 16 Watt 1 0 0,012 0 17 Watt 1 0 0,012 0 18 Watt 3 1 0,053 0,022 19 Watt 0 1 0 0,022 20 Watt 2 1 0,035 0,022 22 Watt 0 1 0 0,022 24 Watt 1 0 0,012 0 25 Watt 1 2 0,012 0,045 30 Watt 1 3 0,012 0,068 35 Watt 0 1 0 0,022 36 Watt 0 1 0 0,022 40 Watt 1 2 0,012 0,045 45 Watt 0 1 0 0,022 50 Watt 1 2 0,012 0,045 60 Watt 0 1 0 0,022 70 Watt 0 1 0 0,022
100 Watt 0 1
0,022 Tabel 4 Probabilitas Variabel Harga Harga Terjual Tidak Terjual Terjual Tidak Terjual Rp5.000 1 1 0,012 0,022 Rp6.000 1 0 0,012 0 Rp7.000 2 6 0,035 0,136 Rp7.500 2 0 0,035 0 Rp10.000 1 1 0,012 0,022 Rp12.500 1 1 0,012 0,022 Rp15.000 2 0 0,035 0 Rp15.500 0 1 0 0,022 Rp17.000 1 0 0,012 0 Rp17.500 2 1 0,035 0,022 Rp20.000 4 1 0,071 0,022 Rp22.500 0 1 0 0,022 Rp25.000 6 2 0,107 0,045 Rp27.500 1 0 0,012 0 Rp30.000 3 6 0,053 0,136 Rp32.500 2 0 0,035 0 Rp35.000 2 4 0,035 0,090 Rp37.500 1 1 0,012 0,022 Rp40.000 3 2 0,053 0,045 Rp45.000 3 2 0,053 0,045 Rp50.000 4 4 0,071 0,090 Rp55.000 1 1 0,012 0,022 Rp60.000 0 2 0 0,045 Rp65.000 1 0 0,012 0 Rp70.000 2 0 0,035 0 Rp72.500 1 0 0,012 0 Rp75.000 1 2 0,012 0,045 Rp80.000 2 0 0,035 0 Rp85.000 1 1 0,012 0,022 Rp90.000 0 1 0 0,022
Rp95.000 2 1 0,035 0,022 Rp100.000 1 2 0,012 0,045 Rp110.000 1 1 0,012 0,022 Rp125.000 0 1 0 0,022 Tabel 6 Data Set Kode Merk Watt Harga Output Class Prediction Terjual Tidak Terjual ZJ Hannochs Sonic 3 W Rp12.500 Terjual Tidak Terjual 0,000029  0,000039 AB Hannochs Sonic 5 W Rp15.000 Terjual Terjual 0,000262 0 AJS Hannochs Sonic 7 W Rp17.500 Tidak Terjual Terjual 0,000059  0,000059 AKD Hannochs Sonic 9 W Rp20.000  Terjual Terjual 0,00442  0,000059 BAD Hannochs Sonic 12 W Rp25.000  Terjual Tidak Terjual 0,000218  0,000608 BKJ Hannochs Sonic 15 W Rp30.000  Terjual Terjual 0,000263  0,000160 TJD Hannochs Sonic 20 W Rp40.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000129  0,000039 JRS Hannochs Sonic 25 W Rp55.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000010  0,000039 HJK Hannochs Sonic 30 W Rp75.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000010  0,000121 DD Hannochs Sonic 40 W Rp95.000  Terjual Tidak Terjual 0,000029  0,000039 ARBK Hannochs Sonic 50 W  Rp110.000  Terjual Tidak Terjual 0,000010  0,000039 AZJ Sunsonic 7 W Rp25.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000051  0,000091 BB Sunsonic 9 W Rp30.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000031  0,000276 BJJ Sunsonic 12 W Rp35.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000007  0,000304
BDJ Sunsonic 18 W Rp40.000  Terjual Tidak Terjual 0,000018  0,000029 ATH Luby 12 W Rp17.500 Terjual Tidak Terjual 0,000061  0,000074 AKJJ Luby 16 W Rp20.000  Terjual Terjual 0,000016 0 BTBJ Luby 22 W Rp30.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000089 TAHJ Luby 30 W Rp37.500 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000002  0,000044 SSB Luby 40 w Rp50.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000016  0,000121 DKJ Arashi T- Force 5 w Rp10.000 Terjual Terjual 0,000063  0,000014 ARKJ Arashi T- Force 10 w Rp15.000 Terjual Terjual 0,000218 0 AS Arashi T- Force 15 w   Rp20.000  Terjual Terjual 0,000251  0,000019 AHJ Arashi T- Force 20 w Rp25.000  Terjual Terjual 0,000186  0,000009 BSJ Arashi T- Force 30 W Rp35.000  Terjual Tidak Terjual 0,000020  0,000059 TTKJ Arashi T- Force 40 W Rp45.000 Tidak Terjual Terjual 0,000031  0,000019 BTZ  Arashi Magic  9 W Rp30.000  Terjual Tidak Terjual 0,000031  0,000089 BK Arashi Magic  12 W Rp35.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000020  0,000098 SKJ Hannochs Alfa 3+1 6 W Rp70.000  Terjual Terjual 0,000036 0 K Hannochs Alfa 3+1 10 W Rp85.000  Terjual Terjual 0,000029 0 DT Hannochs Alfa 3+1 13 W  Rp100.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000008  0,000009 TKJ Hannochs Tricolour 10 W Rp50.000  Terjual Terjual 0,000059 0
SSJ Hannochs Tricolour 14 W Rp60.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000009 AKJ Surya Vintage 4 W Rp25.000  Terjual Terjual 0,000008 0 BSJ Surya Vintage 6 W Rp30.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000018  0,000028 AAB Chiyoda 5 W Rp5.000 Terjual Tidak Terjual 0,000038  0,000089 ATJ Chiyoda 10 W Rp7.000 Terjual Terjual 0,000129 0 AKA Chiyoda 15 W Rp7.000 Terjual Tidak Terjual 0,000073  0,000732 BAA Chiyoda 25 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000012  0,000366 TAS Chiyoda 35 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000179 JDJ Chiyoda 50 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000012  0,000366 SJD Chiyoda 60 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000179 SKJ Chiyoda 70 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000179 JBJ Chiyoda 100 W Rp7.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000179 TJ Hannochs Click & Dim 3 Step 5 W Rp50.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000051  0,000059 TJ Hannochs Click & Dim 3 Step 11 W Rp50.000  Terjual Tidak Terjual 0,000016  0,000019 HBJ Hannochs Bulb Genius 6 W Rp70.000  Terjual Terjual 0,000073 0 HAS Hannochs Bulb Genius 8 W Rp80.000  Terjual Terjual 0,000048 0 DA Hannochs Bulb Genius 10 W Rp95.000  Terjual Terjual 0,000173 0

## ZTH
Hannochs Bulb Genius 12 W Rp110.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000042  0,000049 AAJ Hannochs Bulb Genius 15 W  Rp125.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000039 JZ Hannochs Prisma Genius 7 W Rp72.500  Terjual Terjual 0,000025 0 K Hannochs Prisma Genius 8 W Rp80.000  Terjual Terjual 0,000036 0 DJ Hannochs Prisma Genius 11 W Rp100.000  Terjual Terjual 0,000012 0 AST Hannochs Premiere 3 W Rp20.000 Tidak Terjual Terjual 0,000123  0,000029 AKH Hannochs Premiere 5 W Rp25.000 Tidak Terjual Terjual 0,000570  0,000091 BB Hannochs Premiere 7 W Rp30.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000187  0,000276 BJA Hannochs Premiere 9 W Rp35.000  Terjual Tidak Terjual 0,000155  0,000183 TBS Hannochs Premiere 12 W Rp45.000  Terjual Terjual 0,000235  0,000152 ST Hannochs Premiere 15 W Rp50.000  Terjual Terjual 0,000251  0,000242 SZJ Hannochs Premiere 18 W   Rp65.000  Terjual Terjual 0,000031 0 JZD Hannochs Premiere 25 W Rp75.000  Terjual Tidak Terjual 0,000007  0,000060 AS Hannochs Type Vario 6 W Rp17.500 Terjual Terjual 0,000073  0,000019 ADD Hannochs Type Vario 12 W Rp25.000  Terjual Terjual 0,000378  0,000201 BJJ Hannochs Type Vario 18 W Rp30.000  Terjual Tidak Terjual 0,000111  0,000118
TRJ Hannochs Type Vario 24 W Rp40.000  Terjual Terjual 0,000025 0 SBJ Hannochs Type Vario 30 W Rp50.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000033  0,000242 JR Hannochs Type Vario 36 W Rp60.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000039 KSD Hannochs Type Vario 45 W Rp90.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000019 ZB Hannochs Type Vario 50 W  Rp100.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000057  0,000080 ATA Hannochs Basic 3 W Rp17.000 Terjual Terjual 0,000025 0 AJH Hannochs Basic 5 W Rp20.000  Terjual Terjual 0,000455  0,000029 ADT Hannochs Basic 7 W Rp25.000  Terjual Terjual 0,000455  0,000060 BAJ Hannochs Basic 9 W Rp30.000 Tidak Terjual Terjual 0,000282  0,000183 BJA Hannochs Basic 11 W Rp35.000 Tidak Terjual Terjual 0,000073  0,000039 ADJ Hannochs Basic 13 W Rp40.000  Terjual Terjual 0,000111  0,000019 TST Hannochs Basic 14 W Rp45.000  Terjual Terjual 0,000038  0,000019 SRJ Hannochs Basic 17 W Rp50.000  Terjual Terjual 0,000051 0 ADT Philips 3 W Rp22.500 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000019 BBT Philips 5 W Rp27.500  Terjual Terjual 0,000063 0 BJH Philips 7 W Rp32.500  Terjual Terjual 0,000123 0 TAH Philips 9 W Rp37.500  Terjual Terjual 0,000050  0,000029 TZK Philips 12 W Rp45.000  Terjual Terjual 0,000235  0,000100 SDB Philips 13 W Rp55.000  Terjual Terjual 0,000020  0,000009 HTZ Philips 14,5W  Rp75.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000019
DDJ Philips 19 W Rp95.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000009 BH Emergency SMD 9 W Rp35.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000242 BD Emergency SMD 12 W Rp40.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000201 T Emergency SMD 15 W Rp45.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000160 TS Emergency SMD 18 W Rp50.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0 0,000078 AJT Surya AKI 12 VOLL 9 W Rp25.000  Terjual Tidak Terjual 0,000063  0,000060 AKJ Surya AKI 12 VOLL 12 W Rp30.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000031  0,000304 KJ Surya AKI 12 VOLL 8 W Rp85.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000004  0,000009 SJ Camus 5 W Rp6.000 Terjual Terjual 0,000038 0 HJ Camus 10 W Rp7.500 Terjual Terjual 0,000129 0 K Camus 15 W Rp2.500 Tidak Terjual Terjual 0,000025  0,000019 DKJ Camus 20 W Rp15.500 Terjual Tidak Terjual 0 0,000004 TAJ Terbit Platinum 5 W Rp5.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000008  0,000029 SJ Terbit Platinum 10 W Rp7.500 Terjual Terjual 0,000029 0 JKJ Terbit Platinum 15 W Rp10.000 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,000005  0,000039
Dari  perhitungan  probabilitas  diatas  pada  langkah  sebelumnya,  dapat  dilihat bahwa  class  prediction  adalah  hasil  prediksi  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dan  output adalah hasil dari data sebenarnya. Terdapat class prediction yang sesuai dengan output dan juga terdapat yang tidak sesuai. Dari keseluruhan data set diatas diperoleh tingkat akurasi sebesar 77%.

## SIMPULAN
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan terhadap prediksi penjualan lampu di Toko Satria menggunakan algoritma Naïve Bayes, dapat disimpulkan bahwa Algoritma data mining klasifikasi Naïve Bayes berhasil diterapkan dalam prediksi penjualan lampu pada  toko  Satria.  Dalam  memprediksi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat menghasilkan model tabel-tabel probabilitas yang digunakan dalam hal prediksi, dengan tingkat akurasi adalah 77%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adani, Y., Studi, P., Informasi, S., & Baye, A. N. (2018). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi. 8(1), 13 – 24.
Gemilang,  G.  S.  (2016).  Metode  Penelitian  Kualitatif  dalam  Bidang  Bimbingan  dan Konseling. Jurnal  Fokus  Konseling,  2(2),  16.  http://ejournal.stkipmpringsewu- lpg.ac.id/index.php/fokus/a
Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN),
8(2). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Safii, M., & Damanik, B. E. (2023). Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Penjualan Pada Toko VJCakes Pe matang Siantar Naïve Bayes Algorithm For Predicting Sales at the Pematang Siantar VJCakes Store. 1(4). https://doi.org/10.55123/jomlai.v1i4.1674