Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Sistem Prediksi Penjualan Produk APD Terlaris di PT A3 Karunia Sidoarjo menggunakan Metode Naive Bayes
Arinda Putri Husaini a , Angga Lisdiyanto2 b
a Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo, FILKOM, Informatika, arindaputri18.ap@gmail.com
b Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo, FILKOM, Informatika, angga.ti@unusida.ac.id
Submitted: 20-01-2024, Reviewed: 29-01-2024, Accepted 04-04-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1266

## Abstract
PT. A3 Karunia has been generating daily sales data but has not fully utilized it, leading to data accumulation. Therefore, data mining can be utilized to address this issue. The approach used involves developing a data mining application using the Naïve Bayes method. This research creates a website-based prediction system using PHP and MySQL, utilizing 2 years of sales data aggregated quarterly, resulting in a total of 8 quarters of sales data to be used as attributes in the Naive Bayes algorithm. The dataset consists of 110 data points, with 30% (32 data points) used for classification testing. By employing the Naive Bayes algorithm, classification results are obtained. The classification test data yielded an accuracy of 90.62%, with a total of 3 misclassifications and the remaining 29 data points classified correctly.
Keywords: Naive Bayes, PHP MySQL, Sales Prediction, Quarterly Data

## Abstrak
PT.  A3  Karunia  selama  ini,  menghasilkan  data  penjualan  setiap  hari  dan  belum  memaksimalkan  data  tersebut  sehingga menjadi penumpukan data. Oleh karena itu, pemanfaaatan data mining dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Cara yang dipakai adalah membuat aplikasi data mining menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian ini membuat sistem prediksi berbasis website menggunakan PHP dan MySQL. Sistem ini menggunakan data penjualan 2 tahun yang direkap menjadi triwulan. Sehingga didapatkan total data penjualan 8 triwulan yang akan dijadikan atribut dalam algoritma Naive bayes. Data yang digunakan berjumlah 110 data, dimana 30% (32 data) dijadikan data uji klasifikasi. Dengan menggunakan algoritma  Naive  Bayes  maka  didapatkan  hasil  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  data  uji  coba  menghasilkan  akurasi  sebesar 90,62% dengan rincian total klasifikasi salah sebanyak 3, dan sisanya 29 data benar.
Keywords: Naive Bayes, PHP MySQL, Prediksi Penjualan, Data Triwulan
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Selama  periode  terakhir,  PT.  A3  Karunia  telah mencatat  data  penjualan  harian,  namun  belum sepenuhnya mengoptimalkan penggunaannya, sehingga  mengakibatkan  penumpukan  data.  Untuk mengatasi permasalahan ini, pemanfaatan teknologi data mining menjadi solusi yang relevan. Salah satu metode yang diterapkan dalam aplikasi data mining adalah menggunakan metode Naïve Bayes.
Dengan  menerapkan  data  mining,  PT.  A3 Karunia  dapat  memperoleh  wawasan  yang  lebih mendalam  dari  data  penjualan  harian  yang  telah terkumpul. Penggunaan metode Naïve Bayes dalam aplikasi data mining menjadi langkah strategis untuk mengoptimalkan informasi yang tersedia, memungkinkan  perusahaan  untuk  mengambil keputusan yang lebih tepat berdasarkan analisis data yang akurat.
Metode  Naive  Bayes  adalah  suatu  pendekatan yang dapat memberikan solusi dengan menentukan nilai  probabilitas  pada  suatu  kasus  atau  gejala tertentu.  Probabilitas  ini  menjadi  penentu  hasil dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan
keterkaitan antar bukti. Proses diagnosis menggunakan  metode  ini  melibatkan  sistem berbasis  komputer  yang  bertujuan  mendukung pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk menyelesaikan permasalahan yang tidak terstruktur.
PHP  (Hypertext  Preprocessor)  adalah  bahasa pemrograman skrip yang digunakan untuk pemrograman  web  server  side,  yaitu  skrip  yang menghasilkan  dokumen  HTML.  Dokumen  HTML yang  dihasilkan  berasal  dari  suatu  aplikasi,  bukan dari  editor  teks  atau  editor  HTML.  Perancangan sistem pakar ini menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman utama dan MySQL sebagai basis data. Kombinasi MySQL dan PHP umumnya digunakan karena  kehandalan  keduanya  dalam  menangani permintaan data.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan dua aspek. Pertama, sistem klasifikasi produk terlaris dapat menghasilkan aturan klasifikasi  untuk  setiap  kategori  berdasarkan  8 atribut dengan menggunakan metode pengklasifikasi  Naïve  Bayes.  Proses  ini  dilakukan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dengan  mencari  nilai  kategori  yang  memiliki  nilai maksimum.  Kedua,  implementasi  sistem  ini  dapat memberikan  dukungan  kepada  Kepala  Area Operational  Supervisor  (AOS)  PT.  Cipta  Niaga Semesta  SubBranch  Kotabumi  dalam  pencatatan produk  terlaris  berdasarkan  kategori  menggunakan 8 atribut, mempermudah proses tersebut. [1]
Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam penelitian sebelumnya berhasil menunjukkan efisiensi  tinggi  dalam  Data  Mining.  Algoritma tersebut berhasil mempercepat proses pembentukan hasil  penjualan  di  Toko  Prapti  dengan  menghitung peluang  dari  setiap  atribut,  seperti  triwulan  1, triwulan  2,  triwulan  3,  dan  triwulan  4.  Hubungan antar  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen  dapat diestimasi  dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier.  Secara  keseluruhan,  sistem  ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 83,3%. [2]
Metode  Naïve  Bayes  adalah  suatu  teknik  data mining  yang  efisien  dalam  mengelompokkan  data dengan  memaksimalkan  keakuratan  probabilitas, dengan  asumsi  bahwa  nilai  atribut  bersyarat  saling bebas  apabila  diberikan  nilai  output.  Dalam penelitian  ini,  algoritma  Naïve  Bayes  berhasil diimplementasikan  untuk  meramalkan  penjualan kue di toko VJCakes Pematangsiantar. Berdasarkan perhitungan algoritma Naïve Bayes, tingkat akurasi yang  dicapai  mencapai  84.44%.  Temuan  ini mengindikasikan  bahwa  variabel  ukuran  "Large", rasa  "Original",  jenis  produk  "Cake",  dan  stok "Normal"  memiliki  probabilitas  tinggi  yang signifikan  dalam  memengaruhi  penjualan  produk. [3]

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data-data dari toko untuk  mendaptkan  data  penjualan  sejak  dua  tahun terakhir. Data ini kemudian akan dikonversi secara kategorikal sebagai nilai atribut. Lalu akan diproses menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk memprediksi penjualan.
2.1. Data Terdapat  total  110  jenis  data  barang  yang diambil  jumlah  penjualanya  selama  dua  tahun. Kemudian  direkap  setiap  triwulan  (tiga  bulan) menjadi  8  triwulan.  Triwulan  inilah  yang  menjadi atribut data yaitu triwulan 1, triwulan 2, triwulan 3, triwulan  4,  triwulan  5,  triwulan  6,  triwulan  7,  dan triwulan  8.  Setiap  data  nilai  pada  atribut  triwulan adalah hasil dari penjumlahan data penjualan dari 3 bulan  sekali.  Setiap  nilai  pada  atribut  triwulan  ini berupa angka, kemudian akan diubah menjadi data
kategorikal  yaitu  Tidak  Laris,  Laris,  dan  Sangat Laris.  Untuk  mengubah  data  angka  menjadi kategorikal  dibutuhkan  persyaratan  rentang  angka seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Konversi Nilai Triwulan No Atribut Range Kategori 1 Triwulan 1 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 2 Triwulan 2 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 3 Triwulan 3 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 4 Triwulan 4 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 5 Triwulan 5 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 6 Triwulan 6 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 7 Triwulan 7 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris 8 Triwulan 8 > 100.000 Sangat Laris 1000-100.000 Laris <1000 Tidak Laris
Semua  nilai  atribut  dari  dataset  diubah  dari bentuk angka menjadi bentuk teks kategorikal. Pada Tabel  2  diberikan  ontoh  konversi  data  angka menjadi  data  kategorikal.  Kemudian  pada  Tabel  3 diperlihatkan  contoh  dataset  yang  telah  diubah menjadi data dengan nilai kategorikal. Untuk kolom klas juga terdiri dari Tidak Laris, Laris, dan Sangat Laris.  Data  klas  ditentukan  oleh  ahli  dari  pihak perusahaan.
Tabel 2. Contoh Dataset
Triwulan 1 Triwulan 2 Triwulan 3 Triwulan 4 Triwulan 5 Triwulan 6 Triwulan 7 Triwulan 8 Klas 292080 113000 140000 0 1350780 110750 94400 324200 Sangat Laris
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Tabel 3. Contoh Data Training Kategorikal
Triwulan 1 Triwulan 2 Triwulan 3 Triwulan 4 Triwulan 5 Triwulan 6 Triwulan 7 Triwulan 8 Klas Sangat Laris Sangat Laris Sangat Laris Tidak Laris Sangat Laris Sangat Laris Laris Sangat Laris Sangat Laris 2.2 Training Data
Setelah  memiliki  data  yang  telah  melewati konversi  nilai,  maka  tahap  selanjutnya  adalah menghitung nilai probabilitas kelas dan probabilitas atribut  dengan  klas.  Nilai  probabilitas  klas ditunjukan seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Probabilitas Klas Kelas Total Data ProKelas Tidak Laris 69 0,873417722 Laris 3 0,037974684
Pada  Tabel  5  ditunjukan  hasil  perhitungan probabilitas  atribut  Triwulan  1,  Triwulan  2, Triwulan  3,  Triwulan  4,  Triwulan  5,  Triwulan  6, Triwulan 7, Triwulan 8 dengan rumus Probabilitas(Nama  Atribut  =  Nilai  Atribut  |  Klas). Proses  klasifikasi  ini  akan  memanfaatkan  data probabilitas  yang  telah  dihitung  untuk  menghitung hasil  probabilitas  dari  data  yang  akan  diuji  coba. Data  uji  coba  diambil  sebagian  dari  dataset  yang telah  dijadikan  data  hasil  konversi  nilai  angka menjadi nilai teks kategorikal.
Tabel 5. Probabilitas Nilai Atribut dengan Klas
Atribut Nilai Atribut Kelas Sangat Laris Kelas Laris Kelas Tidak Laris Triwulan 1 Sangat Laris 0,285714286 0,571428571 0,142857143 Laris 0,333333333 0 0,666666667 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 2 Sangat Laris 0,428571429 0,285714286 0,285714286 Laris 0 0,333333333 0,666666667 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 3 Sangat Laris 0,714285714 0,142857143 0,142857143 Laris 0 0,333333333 0,666666667 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 4 Sangat Laris 0,285714286 0,285714286 0,428571429 Laris 0 0,333333333 0,666666667 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 5 Sangat Laris 0,428571429 0,285714286 0,285714286 Laris 0 0,333333333 0,666666667 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 6 Sangat Laris 0,571428571 0,285714286 0,142857143 Laris 0 0 1 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 7 Sangat Laris 0,285714286 0,285714286 0,428571429 Laris 0 0,666666667 0,333333333 Tidak Laris 0 0 1 Triwulan 8 Sangat Laris 0,428571429 0,285714286 0,285714286 Laris 0,333333333 0 0,666666667
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Atribut Nilai Atribut Kelas Sangat Laris Kelas Laris Kelas Tidak Laris Tidak Laris 0 0,014492754 0,985507246
2.3 Testing Data Pada  tahap  ini  data  uji  yang  ingin  diprediksi kelasnya  akan  diuji.  Contoh  data  uji  yang  akan dihitung  seperti  pada  Tabel  3.6.  Kemudian  untuk menghitung algoritma Naive Bayes untuk mempredksi  klas  data  uji  menggunakan  nilai probabilitas pada Tabel 3.5. Tabel 6. Contoh Data Uji Triwulan 1 Triwulan 2 Triwulan 3 Triwulan 4 Triwulan 5 Triwulan 6 Triwulan 7 Triwulan 8 Klas Tidak Laris Sangat Laris Tidak Laris Laris Sangat Laris Laris Laris Laris Sangat Laris
A. Menghitung Kelas Sangat Laris :
P(Class|Sangat  Laris)  =  P(Class|Sangat  Laris)  *
(P(Triwulan 1=Tidak Laris) *
P(Triwulan 2=Sangat Laris) * P(Triwulan 3=Tidak Laris)  *  P(Triwulan  4=Laris)  *  P(Triwulan  5= Sangat  Laris)  *  P(Triwulan  6=Laris)  *  P(Triwulan 7=Laris) * P(Triwulan 8=Laris)) = 0,088607595 * (0 * 0,428571429 * 0 * 0 * 0,428571429 * 0 * 0 * 0,333333333) = 0,088607595 * 0 = 0 B. Menghitung Kelas Laris : P(Class|Laris) = P(Class|Laris) * (P(Triwulan 1=Tidak Laris) * P(Triwulan 2=Sangat Laris) * P(Triwulan 3=Tidak Laris)  *  P(Triwulan  4=Laris)  *  P(Triwulan  5= Sangat  Laris)  *  P(Triwulan  6=Laris)  *  P(Triwulan 7=Laris) * P(Triwulan 8=Laris)) = 0,037974684 * ( 0,571428571 * 0,285714286 * 0
* 0
* 0 * 0 * 0 * 0,014492754)
= 0,037974684 * 0
= 0
C. Menghitung Kelas Tidak Laris : P(Class|Tidak  Laris)  =  P(Class|  Tidak  Laris)  * (P(Triwulan 1=Tidak Laris) * P(Triwulan 2=Sangat Laris) * P(Triwulan 3=Tidak Laris)  *  P(Triwulan  4=Laris)  *  P(Triwulan  5= Sangat  Laris)  *  P(Triwulan  6=Laris)  *  P(Triwulan 7=Laris) * P(Triwulan 8=Laris)) = 0,873417722  * (1 * 1 * 1 * 1 * 1 * 1 * 1 * 0,985507246) = 0,873417722  * 0,985507246 = 0,86075949381
Berdasarkan perhitungan manual di atas, maka dapat diketahui hasil dari kelas Sangat Laris, Laris, dan Tidak Laris. Hasilnya adalah bahwa kelas Tidak Laris  memiliki  nilai  paling  tinggi  dari  kelas  lain. Berarti  hasil  prediksi  data  baru  pada  Tabel  3.6
menggunakan  metode  naive  bayes  adalah  Tidak Laris.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Saat  pertama  kali  website  dibuka,  maka muncul halaman login seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Login
Pada  Gambar  1  admin  harus  mengisi username  dan  password  dengan  benar  dan  klik tombol  masuk  untuk  masuk  ke  program.  Jika ingin keluar, tutup tab pada browser.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 2. Data Atribut
Pada  Gambar  2  terdapat  tabel  yang menampilkan data  kode dan nama  attribut.  Pada setiap  baris  tabel  terdapat  tombol  ubah  untuk mengubah data per baris, dan tombol hapus untuk menghapus data per baris.
Gambar 3. Nilai Atribut
Pada  Gambar  3  terdapat  tabel  yang menampilkan data kode, nama attribut, dan nama nilai  atribut.  Pada  setiap  baris  tabel  terdapat tombol ubah untuk mengubah data per baris, dan tombol hapus untuk menghapus data per baris.
Pada  Gambar  4  merupakan halaman perhitungan  yang  terdapat  proses  pemilihan presentase testing, dan data testing.
Gambar 4. Pengaturan Testing
Kemudian  setelah  klik  tombol  Hitung  pada Gambar  4  maka  akan  dimunculkan  data  testing yang dipakai terlebih dahulu seperti pada Gambar 5.  Tujuanya  adalah  untuk  memperlihatkan  data yang  mana  saja  yang  akan  dipakai  untuk  proses klasifikasi ini.

## Gambar 5 Data Testing yang Dipakai
Lalu  di  bawahnya  akan  dimunculkan  hasil probabilitas  antara  nilai  atribut  dengan  klas seperti pada Gambar 6.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Kemudian  akan  ditampilkan  hasil  testing setiap  data  uji  coba  yang  dipakai  dalam  proses klasifikasi seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7 Hasil Testing
Pada  tahap  terakhir  akan  ditampilkan  hasil predksi  setiap  data  yang  diuji.  Kemudian  akan dihitung  berapa  data  uji  yang  hasil  predksinya salah. Kemudian akan dihitung untuk memperoleh hasil akurasi seperti pada Gambar 8.
Gambar 4.8 Hasil Akurasi
Berdasarkan data hasil klasifikasi dari Tabel 8 bisa dilihat ada total 3 prediksi yang salah, dan sisanya 28 prediksi benar dari total semua data 32. Sehingga dapat hitung akurasi sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 29
32 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  90,62%

## SIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  dan  pengujian  pada Sistem  Prediksi  Penjualan  Produk  APD  Terlaris di  PT.  A3  Karunia  Sidoarjo  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  pada  Kantor  PT.  A3 Karunia,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut :
A. Algoritma  Naive  Bayes  pada  sistem  Prediksi Penjualan  Produk  APD  Terlaris  di  PT.  A3 Karunia  Sidoarjo  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  pada  Kantor  PT.  A3  Karunia menghasilkan akurasi sebesar 90.62%.
B. Sistem  Prediksi  Penjualan  Produk  APD Terlaris  di  PT.  A3  Karunia  Sidoarjo Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  pada
Kantor  PT.  A3  Karunia  dapat  membantu perusahaan untuk memprediksi tingkat penjualan produk APD.
C. Sistem  Prediksi  Penjualan  Produk  APD Terlaris  di  PT.  A3  Karunia  Sidoarjo Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  pada Kantor  PT.  A3  Karunia  dapat  memudahkan perusahaan  dalam  mengakses  sistem  dari komputer mana saja karena berbasis website.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dalam  rangka  penelitian  ini,  tidak  dapat diabaikan  peran  serta  dukungan  dari  berbagai pihak.  Pada  kesempatan  ini,  penulis  ingin menyampaikan  rasa  terima  kasih  kepada  semua yang  telah  memberikan  bantuan,  khususnya kepada :
1. Rektor Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo.
2. Kepala program studi Informatika Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo.
3. Dosen pembimbing Angga Lisdiyanto, S.Kom., M.Kom.
4. Pimpian perusahaan PT.A3 Karunia.
5. Kedua orang tua tercinta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 1. Chen, Z., Liu, Y., & Yang, Y, 2018. Sales Prediction  for  New  Products  Based  on  Naive Bayes Classifier and Random Forest. In 2018 International Conference on Mathematics and Computers  in  Sciences  and  Industry  (MCSI), 180-184.
[2] 2. Khasanah, R., & Lestari, D. P. (2020). Sales Prediction of Convenience Store Using Naive Bayes  Algorithm.  In  2020  International Conference on Computer Engineering, Network, and Intelligent Multimedia (ICCNI), 1-5.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal. 431-437 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[3] 3. Li, W., Hu, Q., & Cheng, C. (2019). A Sales Forecasting  Method  Based  on  Naive  Bayes Classification Algorithm. In 2019 International Conference  on  Machine  Learning,  Big  Data and  Business  Intelligence  (MLBDBI),  119- 122. IEEE.
[4] 4. Sadikin, Y., & Ramadhani, D. (2020). Sales Forecasting  using  Naive  Bayes  Algorithm  in Grocery Store. In 2020 International Conference on Information and Communications  Technology  (ICOIACT), 225-229.
[5] 5. Shahriar, R., & Hossain, M. S. (2019). Sales Prediction  of  a  Retail  Store  Using  Machine Learning. In 2019 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), 800-804.
[6] 6.  Tsai,  Y.  L.,  &  Liu,  C.  C.  (2019).  Sales Prediction  of  New  Products  Using  Naive Bayes  Classifier  and  LSTM  Neural  Network. In 2019 International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), 24-28.
[7] 7.  Wang,  J.,  &  Han,  L.  (2020).  Sales Forecasting Based on Naive Bayes Algorithm. In 2020 International Conference on Advanced Computer  Science  and  Information  Systems (ICACSIS). 433-438..
[8] Abdullah, R. W., Hartanti, D., Permatasari, H., Septyanto,  A.  W.,  &  Bagaskara,  Y.  A,  2022. Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Studi  Kasus  (Toko Prapti). Jurnal Ilmiah Informatika Global, 20- 27.
[9] Adriyendi,  A.,  &  Melia,  Y,  2020.  Klasifikasi Menggunakan  Naïve  Bayes  Dan  K-Nearest
Neighbor Pada Manajemen Layanan Teknologi  Informasi.  Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi Bisnis, 99-107.
[10] Alhayali, R. I., Ahmed, M. A., Mohialden, Y. M.,  &  Ali,  A.  H,  2020.  Efficient  method  for breast cancer classification based on ensemble hoffeding  tree  and  naïve  Bayes. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1074-1080.
[11] Analisis  Seleksi  Atribut  Dalam  Memprediksi Kegagalan  Skripsi  Mahasiswa  Menggunakan Algoritme  Naïve  Bayes  pada  Jurusan  Sistem Informasi Universitas Brawijaya, 2023. Jurnal
Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 379- 384.
[12] Ananda,  W.,  Safii,  M.,  &  Fauzan,  M,  2021.
Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 513-519.
[13] Ariandi,  V.,  Hadi,  F.,  &  Lusinia,  S.  A,  2022. Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Dada  Dengan  Menggunakan  Metode  Naives
Bayes  Dan  Bahasa  Pemrograman  Php  Dan Mysql. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi
Bisnis, 35-46. [14] Berikut adalah tujuh referensi jurnal internasional yang membahas prediksi penjualan  menggunakan  algoritma  Naive Bayes:
[15] Chundi, R., Hulipalled, V. R., & Simha, J. B, 2023. NBLex: emotion prediction in Kannada- English  code-switch  text  using  naïve  bayes lexicon  approach. International  Journal  of Electrical  &  Computer  Engineering,  2088- 8708.
[16] Gunawan, B., Sastypratiwi, H., & Pratama, E. E,  2018.  Sistem  Analisis  Sentimen  pada Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika), 113-118.
[17] Juwita, J., Safii, M., & Damanik, B. E, 2022. Naïve Bayes Algorithm For Predicting Sales at the Pematang Siantar VJCakes Store. JOMLAI:  Journal  of  Machine  Learning  and Artificial Intelligence, 337–346.
[18] Manurung,  M.,  &  Dzulhijjah,  N,  2022.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Menentukan Tingkatan Kalori Menu Mc’Donald’s. Jurnal Teknologi Sistem
Informasi, 256-265.
[19] Qawasmeh,  Y.,  Al-Radaideh,  Q.,  AlQuraan, A.,  &  Otoom,  A.  F,  2023.  Bayes  model  for assessing the reading difficulty of English text for  English  education  in  Jordan. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 4441-4451.
[20] S. Rahmatullah, M. Mukrim, M. Pramitha, F. Ardhy,  and  R.  Rustam,  2019.  Data  Mining untuk Menentukan Produk Terlaris Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.  Jurnal Informasi dan Komputer, 57-64.
[21] Sidik,  Agung  Purnomo,  2019.  Diagnosis  of Types of Diseases in Cassava Plant by Bayes Method. Jurnal Online Informatika, 69-74.