## Klasifikasi Omset ATK menggunakan Algoritma Naïve Bayes
1* Mar’atuttahirah, 2 Miftahulkhairah, 3 Syafira Fatwa, 4 Arsan Kumala Jaya.
1,2,3 Institut Teknologi Bacharuddin Jusuf Habibie
4 Institut Bisnis dan Keuangan Nitro Email: 1 maratuttahirah.ir@ith.ac.id, 2 miftahulkhairah@ith.ac.id, 3 firafatwa@gmail.com,
4 arsanptik05@gmail.com
Abstrak
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  dinamika  bisnis  modern  adalah  kemajuan teknologi.  Klasifikasi  omset  adalah  pendekatan  yang  efektif  untuk  bisnis  dapat menyesuaikan  strategi  pemasaran  yang  akan  berdampak  pada  pendapatan  bisnis. Keadaan stok suatu barang sangat mempengaruhi omset penjualan. Tujuan p enelitian ini adalah klasifikasi omset untuk barang yang terjual di toko apakah banyak terjual atau  kurang  terjual  untuk  memaksimalkan  stok  barang  per  waktu .  Metode  yang diterapkan pada penelitian ini adalah algoritma Naive Bayes . Alur penelitian adalah dimulai d ari  data  penelitian yang dilakukan  pengelompokan  atribut, preprocessing , transformasi  data , modeling dengan  algoritma Naïve  Bayes dengan  bahasa pemrograman  python dan  evaluasi . Dari  hasil  penelitian mendapatkan tingkat akurasi 90% dalam klasifikasi  omset  ATK untuk menjadi  solusi  bagi  pimpinan  toko  lebih mudah  mengambil  strategi  bisnis  dengan  cepat  dan  optimal  yang  tentunya  akan berpengaruh terhadap omset.
Kata Kunci: Atribut, Klasifikasi, Modeling, Naïve Bayes, Omset,

## Abstract
One of the factors that influences the dynamics of modern business is technological progress.  Profit  classification  is  an  effective  approach  for  businesses  to  adapt marketing strategies and the stock condition of an item greatly affect to income. The purpose of this study is to classify profit for item sold in the shop, whether they are sold a lot or not enough to maximize the stock of item per time. The method used in this study is the Naive Bayes algorithm. The plot of this study is starts from data study carried  out  by  grouping  attributes,  preprocessing,  data  transformation,  modeling with the Naïve Bayes algorithm in the Python programming language and evaluation. From the research results obtained an accuracy rate of 90% in the classification of omset  to  become  a  solution  for  shop  leaders  for  easily  adopt  business  strategies quickly and optimally which certainly will have an impact on omset.
Keywords: Attributes, Classification, Modeling, Naïve Bayes, Profit

## 1. Pendahuluan
Peran usaha kecil semakin meningkat di perekonomian berbagai Negara. Usaha kecil  berperan  dalam  penyerapan  tenaga  kerja,  pemberian  pelayanan  ekonomi  kepada masyarakat dan dalam proses pemerataan dan peningkatan pendapatan masyarakat. Oleh karena  itu,  usaha  kecil  merupakan  sesuatu  hal  penting  yang  dapat  mengatasi pengangguran  dan  kemiskinan  (Yemelyanov  et  al.,  2020).  Berdasarkan  Badan  Pusat
Statistik (BPS) tahun 2019, pelaku usaha di Indonesia 99,99% tergolong sebagai pelaku Usaha  Mikro  Kecil  (UMK)  yang  terdiri  dari  usaha  mikro  sebanyak  57,53  juta  unit (98,79%)  dan  usaha  kecil  629,4  ribu  unit  (1,11%).  Jumlah  UMK  pun  mengalami pertumbuhan yang begitu pesat, dari yang semula pada tahun 2017 sebesar 56,20 juta unit dan pada tahun 2018 menjadi 57,53 juta unit. Gambaran tersebut  menunjukkan bahwa sesungguhnya  perekonomian  Indonesia  secara  riil  digerakkan  oleh  para  pelaku  usaha mikro  dan  kecil.  BPS  juga  melansir  bahwa  pelaku  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah memberikan andil besar dalam perekonomian nasional dan daerah, kontribusinya secara total dalam PDB sebesar 59,08%, dan mampu menyerap tenaga kerja sebesar 97,16% dari total  tenaga  kerja  nasional.  Data  tersebut  mengisyaratkan  bahwa  UMK  dalam perekonomian  nasional  telah  menunjukkan  peran  sebagai  berikut:  (1)  Pemain  utama dalam kegiatan ekonomi di berbagai sektor usaha, (2) Penyedia lapangan kerja terbesar, (3)  Pelaku  penting  dalam  pemberdayaan  dan  pengembangan  ekonomi  masyarakat,  (4) Pencipta pasar baru dan sumber inovasi (Sudrartono, 2019).
Pengambilan keputusan adalah salah satu proses yang paling penting dalam bisnis (Yaman  &  Bilgic,  2019).  Proses  bisnis  yang  aktif  dapat  mencegah  masalah  dengan mengambil langkah untuk secara proaktif mengidentifikasi, mencegah, dan mengurangi risiko  serta  kendala  yang  mungkin  timbul  selama  pelaksanaan  proses  bisnis.  Dengan mengimplementasikan  proses  bisnis  yang  aktif,  organisasi  dapat  meningkatkan keefektifan operasional mereka, mengurangi potensi kerugian, dan menghindari masalah yang dapat muncul di masa depan. Hal ini juga dapat meningkatkan reputasi bisnis dan kepercayaan pelanggan serta pemangku kepentingan lainnya (Zhang & Liu, 2020).
Di  era  digital  ini,  laju  perubahan  sangatlah  pesat,  teknologi  yang  berkembang telah membuka pintu untuk inovasi yang cepat. Masyarakat dan bisnis harus bersiap-siap untuk beradaptasi dengan perubahan tersebut agar tetap relevan dan kompetitif dalam era digital yang terus berubah (Strutynska et al., 2019).
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  persaingan  antara  bisnis  telah  mengalami peningkatan yang signifikan dalam upaya mereka untuk mempertahankan posisi mereka di  pasar.  Fenomena  ini  terjadi  karena  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  dinamika bisnis  modern.  Salah  satu  faktor  yang  berperan  penting  adalah  kemajuan  teknologi (Pramono  et  al.,  2019).  Penerapan  teknologi  dalam  sebuah  perusahaan  sangat  penting untuk efisiensi pelaksanaan aktivitas manajemen dalam meningkatkan kinerja bisnis dan meningkatkan daya saing dalam bisnis global (Yoon, 2020). Dalam era modern, inovasi menjadi  hal  penting dimana setiap usaha terlibat  dalam kompetisi  untuk menjadi  lebih baik  dari  yang  lainnya.  Bisnis  saat  ini  bergantung  pada  inovasi  yang  memiliki kemampuan untuk menarik pelanggan dengan produk-produknya (Kilari et al., 2022).
Segmentasi pasar adalah pendekatan yang banyak digunakan dalam menyelidiki heterogenitas  perilaku  pembelian  dan  profitabilitas  pelanggan.  Salah  satu  tujuan  dari segmentasi ini adalah untuk menentukan setiap kategori dan meningkatkan keuntungan bisnis.  Salah  satu  hal  penting  adalah  bahwa  model  segmentasi  pasar  dalam  industri sebagian besar adalah metode deskriptif, kurangnya wawasan pasar yang memadai, dan seringkali gagal mengidentifikasi segmen yang meskipun segmen cukup kecil (Yoseph et al.,  2020).  Segmentasi  pelanggan  adalah  pendekatan  yang  populer  dan  efektif  dalam memahami  dan  membagi  pelanggan.  Metode  ini  memungkinkan  bisnis  untuk mengidentifikasi  kelompok  pelanggan  yang  memiliki  karakteristik  dan  perilaku  yang sama, memungkinkan strategi pemasaran dan layanan yang lebih terfokus (Shihab et al., 2019).  Berbagai  penelitian  tentang  klasifikasi  omset  dengan  metode  yang  berbeda, klasifikasi  omset  memperkirakan  pelanggan  terbanyak  yang  membeli  barang  dengan
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
metode K-Means dan LRFM - Average  Item (Pramono  et  al.,  2019),  klasifikasi  omset dengan Cluster Analysis (Muchardie et al., 2019), klasifikasi omset dengan segmentasi pelanggan untuk identifikasi target konsumen dengan K-Means (Nandapala & Jayasena, 2020).
Pemilihan  model  algoritma  berdasarkan  penelitian  yang  mengimplementasikan algoritma Naïve  Bayes ,  segmentasi  untuk  deteksi  leukemia  (Das  &  Dutta,  2020), segemntasi  gelombang  pasang  air  laut  (Sianipar  et  al.,  2021),  pengambilan  keputusan dalam pembelian mobil (Harahap et al., 2018), prediksi kelulusan (Peling et al., 2017), dan  segmentasi  penyakit  kulit  (Balaji  et  al.,  2020).  Algoritma Naïve  Bayes mengasumsikan atribut objek secara independent, berperan sangat penting karena metode di dalam algoritma ini sangat baik dalam pengklasifikasian, algoritma Naïve Bayes juga hanya  membutuhkan  jumlah  data traning yang  lebih  sedikit  untuk  menyelesaikan masalah klasifikasi dan masalah biner multiclass (Novitalia et al., 2021).
Ketersediaan produk dalam pemenuhan konsumen merupakan permasalahan yang harus di atasi. Keadaan stok suatu barang sangat mempengaruhi omset penjualan. Jumlah permintaan barang yang meningkat, maka akan memperoleh omset yang besar. Penelitian ini  berfokus  pada  sebuah  sistem  klasifikasi  omset,  dalam  hal  ini  segmentasi  frekuensi pendapatan untuk masing-masing barang yang terjual di toko untuk memaksimalkan stok barang per waktu dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes . Sistem yang diusulkan diharapkan  mampu  menjadi  solusi  bagi  pimpinan  toko  untuk  lebih  mudah  mengambil strategi bisnis dengan cepat dan optimal yang tentunya akan berpengaruh terhadap omset.

## 2.  Metode
Tahapan penelitian dalam penelitian ini diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini  study  literatur  klasifikasi  omset  dengan algoritma Naïve Bayes . Data yang dikumpulkan adalah data transaksi pelanggan ATK, selanjutnya pemilihan atribut dari data transaksi pelanggan. Atribut yang dimaksud dalam penelitian  ini  adalah  kriteria-kriteria  yang  ada  dalam  data  transaksi  pelanggan.  Untuk tahap data preparation disini mencakup proses pembersihan dan transformasi data untuk
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
kemudian  dijadikan  input.  Selanjutnya  adalah  tahap modeling ,  pada  tahap  ini  akan dilakukan  pemilihan  dan  penerapan  algoritma  dengan  parameternya  yang  akan disesuaikan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Dan  tahap  terkhir  adalah  tahap evaluasi  yang  dilakukan  setelah  didapatkan  output  dari  sistem  untuk  mengetahui bagaimana keberhasilan sistem klasifikasi omset  penelitian ini.

## 2.1.  Alur Perancangan Sistem
Alur  perancangan  system  algoritma Naïve  Bayes untuk  Segmentasi  Pendapatan Penjualan ATK diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Perancangan Sistem
Alur perancangan system diuraikan sebagai berikut: Step 1  : Data penelitian yang akan menjadi input pada sistem. Data penelitian ini di ambil dari data penjualan ATK.
Step 2  : Pengelompokan  atribut  dikategorikan  berdasarkan  nama  barang,  unit, satuan, harga, dan total.
Step 3  : Preprocessing , dalam hal ini dilakukan dengan melakukan pengecekan pada data yang duplikat atau missing value pada data tersebut.
Step 4  : Transformasi data, disini dilakukan proses pengubahan format file untuk kebutuhan dalam input dataset
Step 5  : Modeling , pada tahap awal disini dilakukan pambagian data training dan data testing, selanjutnya implementasi algoritma Naïve Bayes untuk data input penjualan toko ATK.
Step 6  : Evaluasi, pada tahap ini dilakukan pengujian algoritma yang diterapkan untuk klasifikasi omset atk menggunakan algoritma Naïve Bayes

## 2.2.  Model Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  algoritma Naïve  Bayes untuk segmentasi  frekuensi  pendapatan  masing-masing  barang  yang  terjual  di  toko  untuk memaksimalkan stok barang per waktu menjadi solusi bagi pimpinan toko untuk lebih mudah  mengambil  strategi  bisnis  dengan  cepat  dan  optimal  yang  tentunya  akan berpengaruh terhadap pendapatan. Flowchart perhitungan secara menyeluruh algoritma Naïve Bayes diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Flowchart Algoritma Naïve Bayes
Prediksi Naïve  Bayes didasarkan  pada  teorema Bayes dengan  formula  umum sebagai berikut (Romadhon & Kurniawan, 2021).
(1)
Ketarangan:
P(H|E) : Probabilitas akhir bersyarat ( conditional probability) suatu hipotesis H terjadi jika diberikan bukti ( evidence ) E terjadi. P(E|H) : Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan mempengaruhi hipootesis H.
P(H) : Probabilitas Awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(E) : Probabilitas  Awal  (priori)  bukti E terjadi  tanpa  memandang hipotesis/bukti yang lain.
Ide dasar dari aturan Bayes adalah bahwa hasil dari hipotesis atau peristiwa (H) dapat diperkirakan berdasarkan pada beberapa bukti (E) yang diamati. Ada beberapa hal penting dari aturan Bayes tersebut, yaitu :
1. Sebuah probabilitas awal/priori H atau P(H) adalah probabilitas dari suatu hipotesis sebelum bukti diamati.
2. Sebuah  probabilitas  akhir H atau P(H|E )  adalah  probabilitas  dari  suatu  hipotesis setelah bukti diamati.
Kaitan antara Naive Bayes dengan klasifikasi, korelasi hipotesis, dan bukti dengan klasifikasi adalah bahwa hipotesis dalam teorema Bayes merupakan label kelas menjadi target pemetaan dalam klasifikasi, sedangkan bukti merupakan fitur – fitur yang menjadi masukan dalam model klasifikasi. Jika X adalah vektor masukan yang berisi fitur dan Y adalah  label  kelas, Naive  Bayes dituliskan  dengan P(Y|X). Notasi  tersebut  berarti probabilitas  label  kelas Y didapatkan setelah fitur-fitur diamati. Notasi  ini  disebut juga
𝑃 ( 𝐻│𝐸 ) = 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻 ∗ 𝑃 𝐻 𝑃 ( 𝐸 )
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
probabilitas  akhir  ( posterior  probability) untuk Y ,  sedangkan P(Y) disebut  dengan probabilitas awal ( prior probabiity ) Y (Peling et al., 2017).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  perancangan  system  menggunakan Naïve  Bayes untuk  segmentasi pendapatan  penjualan  ATK.  Dengan  pengelompokan  atribut  dan  modeling  dengan algoritma Naïve Bayes.

## 3.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  toko  INTEC sebanyak 345 data.

## 3.2. Pengelompokan Atribut
Pengelompokan  atribut  pada  penelitian  ini  dikategorikan  berdasarkan  nama barang, unit, satuan, harga, dan total. Pengelompokan atribut diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Pengelompokan Atribut
Varibel Atribut Keterangan
X1 Nama Barang Foto Copy Jilid Kertas F4 Pulpen
Quantum Pulpen Snowman Double Tip Tip Ex Spidol Whiteboard Stapler HD-10 Etona No. 10 Lem Fox Pulpen Quantum 38 Lem Gelu Panjang Gunting Kecil Tinta Epson 664 Baterai AA Panasonic Amplop Baterai AA Panasonic Gunting Binder Klip
Tinta Stempel X2 Unit 1-20
21-50
50-100 100-1000

## 3.3. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ini,  dilakukan  memastikan  kualitas  data  yang  telah dipilih dengan membersihkan data yang duplikat dan missing value .

## 3.4. Transformasi Data
Pada  tahap  ini,  proses  pengubahan  format  file  untuk  kebutuhann  input  dataset, yaitu (.xlsx) ke file csv .

## 3.5. Modeling dengan Algoritma Naïve Bayes
Hasil  pengumpulan  data  penjualan,  digunakan  sebagai  data training dan  data testing untuk penentuan sangan banyak atau kurang banyak terjual untuk satu jenis barang di toko. Sebagian data training ditunjukkan pada Tabel 2. Selanjutnya untuk data testing ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 2.  Data Traning
Varibel Atribut
Keterangan X3 Satuan Lbr Rim Buah Dos Pak
Rangkap X4 Harga <1.000 (Rendah)
1.100-35.000 (Sedang) >36.000 (Tinggi)
X5 Total
<10.000 (Sangat Rendah)
10.100-50.000 (Rendah)
50.100-100.00 (Tinggi) 10.100-500.000 (Sangat Tinggi)
No. Nama Barang
Unit Satuan Harga Kelas 1. Foto copy 100 Lbr Rp 350 Banyak Terjual 2. Kertas F4 1 Rim Rp 70.000 Banyak Terjual 3. Notulen Lokmin Bulanan 53 Lbr Rp 350 Kurang Terjual 4 Foto Copy 30 Lbr Rp 350 Kurang Terjual 5 Jilid Tebal 1 Buah Rp 10.000 Kurang Terjual 6 Kertas F4 2 Rim Rp 70.000 Banyak Terjual 7 Foto Copy 350 Lbr Rp 350 Banyak Terjual 8 Pulpen Quantum 2 Dos Rp 2.000 Kurang Terjual
Tabel 3.  Data Testing

## 3.6. Menghitung Jumlah Class/Label
Pada  tahap  ini,  menghitung  jumlah class/label untuk  data  banyak  terjual  dan kurang  terjual.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu metode  dokumentasi,  dengan  data  penjualan  Toko  INTEC  periode  Januari  2023-Mei 2023.
(2)
(3)

## 3.8. Membandingkan Probabilitas
Membandingkan  hasil  probabilitas  tiap  kelas  dengan  mengalikan  semua  hasil perhitungan variabel banyak terjual dan kurang terjual.
(4)
= 𝑃 𝑋1 = 𝐾𝑒𝑟𝑡𝑎𝑠 𝐴4|𝐻 = 𝐵𝑇
= 𝑃 𝑋2 = 2 |𝐻 = 𝐵𝑇 = 𝑃 𝑋3 = 𝑅𝑖𝑚 |𝐻 = 𝐵𝑇
= 𝑃 𝑋4 = 60.000 |𝐻 = 𝐵𝑇
= 𝑃 𝑋5 = 120.000 |𝐻 = 𝐵𝑇
= 𝑃 𝐻 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙
𝑃 = 2 207 𝑥 19 207 𝑥 22 207 𝑥 1 207 𝑥 2 207 𝑥 207 340
= 0.00000000296948
𝑃 ( 𝐻 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 207 ( 𝐽𝑚𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 " BT" 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑖𝑛𝑔 )
𝑃 340 ( 𝐽𝑚𝑙 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑖𝑛𝑔
𝑃 ( 𝐻 = 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 133 ( 𝐽𝑚𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 "KT" 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑖𝑛𝑔 ) 340 ( 𝐽𝑚𝑙 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑖𝑛𝑔
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑡𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 𝑃 𝑋|𝐻 = 𝐵𝑇 𝑥𝑃 𝐻 = 𝐵𝑇
No. Nama Barang Unit Satuan Harga Kelas 9 Double Tip 1 Buah Rp 10.000 Kurang Terjual 10. Tip Ex 1 Buah Rp 8.000 Kurang Terjual 11. Stapler HD-10 1 Buah Rp 15.000 Kurang Terjual 12. Etona No. 10 1 Buah Rp 3.000 Kurang Terjual 13. Lem Fox 1 Buah Rp 15.000 Kurang Terjual 14. Tissu Montis 1 Buah Rp 15.000 Kurang Terjual 15. Foto Copy 30 Lbr Rp 350 Kurang Terjual No. Nama Barang Unit Satuan Harga Total Kelas 1. Foto copy KIA 570 Lbr Rp 350 Rp 199.500 ? 2. Pulpen Nevada 17 Buah Rp 1.000 Rp 17.000 ? 3. Kertas A4 2 Rim Rp 60.000 Rp 120.000 ? 4 Map L 7 Lbr Rp 2.000 Rp 14.000 ? 5 Buku Nota 3 Ply 5 Buah Rp 5.000 Rp 25.000 ?
(5)
= 𝑃 𝑋1 = 𝐾𝑒𝑟𝑡𝑎𝑠 𝐴4|𝐻 = 𝐾𝑇
= 𝑃 𝑋2 = 2 |𝐻 = 𝐾𝑇 = 𝑃 𝑋3 = 𝑅𝑖𝑚 |𝐻 = 𝐾𝑇 = 𝑃 𝑋4 = 60.000 |𝐻 = 𝐾𝑇 = 𝑃 𝑋5 = 120.000 |𝐻 = 𝐾𝑇 = 𝑃 𝐻 = 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙
𝑃 = 1 133 𝑥 19 133 𝑥 3 133 𝑥 1 133 𝑥 1 133 𝑥 133 340
= 0.00000000065843
Probabilitas dapat ditentukan:
(6)
= 0.00000000296948 0.00000000065843 + 0.00000000296948
= 4.509936198
(7) = 0.00000000065843
0.00000000296948 + 0.00000000065843

## = 0.221732628
Perbandingan  hasil  perkalian  dan  probabilitas  aktif  dan  tidak  aktif,  hasil  yang diperoleh dari perhitungan manual untuk salah satu data testing menunjukkan bahwa nilai probabilitas  tertinggi  terdapat  pada  kelas  (P=Banyak  Terjual),  sehingga  dapat disimpulkan bahwa hasil untuk salah satu data testing untuk nama barang Kertas A4, unit 2,  satuan  rim,  harga  60.000,  dan  total  120.000  merupakan  jenis  barang  yang  banyak terjual.
Selanjutnya  pada  pemrograman  Python,  data  dari  Tabel  2  yang  diinput  dengan menggunakan format file Comma Separated Values (CSV) selanjutnya di ubah dengan menggunakan model data integer . Data training pada kolom kelas terdapat 2 data yaitu 0 dan 1. Keterangan untuk nilai 1 adalah nilai kelas data yang banyak terjual, sedangkan untuk  nilai  0  adalah  nilai  kelas  data  yang  kurang  terjual.  Tampilan  data training ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4.  Data Training dalam Program Python
𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 𝑃 𝑋|𝐻 = 𝐾𝑇 𝑥𝑃 𝐻 = 𝐾𝑇
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 )
𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 + 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 = 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 ) 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙 + 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑎𝑙
Data Training Nama Barang Unit Satuan Harga Total Kelas 0. Foto copy 100 Lbr Rp 350 Rp 199.500 1 1. Kertas A4 1 Rim Rp 70000 Rp 17.000 1 2. Notulen lokmin bulanna 53 Lbr Rp 350 Rp 120.000 0
Matriks data X training merupakan data latih pada variable X yang di ambil dari 272 baris data untuk dilatih pada ke-5 kolom selain kolom target (kelas). Matriks data X testing merupakan data uji pada variable X yang diambil dari 68 baris data untuk di uji pada ke-5 kolom selain kolom target (kelas). Sedangkan matriks data Y adalah matriks untuk kolom target (kelas). Jumlah matriks data hasil training ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5.  Jumlah Matriks Hasil Data Training
Hasil testing pada data testing yang telah diinput ke dalam system menunjukkan nilai  kelas  0  (Kurang  Terjual),  dan  1  (Banyak  Terjual).  Misalnya  untuk  data testing pertama dan ketiga mendapatkan nilai kelas 1 artinya barang tersebut banyak terjual, dan untuk  data testing kedua,  keempat  dan  kelima  mendapatkan  nilai  kelas  0  yang  artinya barang tersebut kurang terjual. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6.  Hasil Testing
Hasil  pengujian  dari  algoritma Naïve  Bayes dengan  tingkat  akurasi  90% ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7.  Hasil Pengujian Algoritma Naive Bayes
Data Training Nama Barang Unit Satuan Harga Total Kelas 3. Foto Copy 30 Lbr Rp 350 Rp 14.000 0 4. Jilid Tebal 1 Buah Rp 10000 Rp 25.000 0 … … … … … … … 338 Jilid 1 Buah Rp 10000 Rp 10000 1 339 Foto Copy 180 Lbr 350 63000 1
No. Nama Barang 1. Matriks Data x Training = (272,5) 2. Matrix Data x Testing = (68,5) 3. Matriks Data y Training = (272,) 4. Matriks Data y Testing = (68,) No. Nama Barang Unit Satuan
Harga Total Kelas 1. Foto copy KIA 570 Lbr Rp 350 Rp 199.500 1 2. Pulpen Nevada 17 Buah Rp 1.000 Rp 17.000 0 3. Kertas A4 2 Rim Rp 60.000 Rp 120.000 1 4 Map L 7 Lbr Rp 2.000 Rp 14.000 0 5 Buku Nota 3 Ply 5 Buah Rp 5.000 Rp 25.000 0 Test Report Precision Recall F1-Score Accuracy 0 0.76 1.00 0.86 0.90 1 1.00 0.85 0.92

## 4.  Kesimpulan
Klasifikasi  omset  dilakukan  untuk  mengetahui  berapa  banyak  pendapatan tambahan yang dihasilkan oleh suatu usaha. Persaingan usaha yang ketat mengharuskan perusahaan  untuk  selalu  mampu  memahami  sebuah  pasar  yang  terus  berkembang. Peningkatan  usaha  menjadi  prioritas  pemerintah  dalam  upaya  meningkatkan perekonomian Nasional. Ketersediaan produk dalam pemenuhan konsumen merupakan permasalahan  yang  harus  di  atasi.  Keadaan  stok  suatu  barang  sangat  mempengaruhi pendapatan  penjualan.  Jumlah  permintaan  barang  yang  meningkat,  maka  akan memperoleh pendapatan yang besar.
Penelitian ini berfokus pada sebuah system untuk klasifikasi omset, dalam hal ini klasifikasi omset ATK untuk masing-masing barang yang terjual di toko apakah banyak terjual  atau  kurang  terjual  untuk  memaksimalkan  stok  barang  per  waktu  dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak  345  data  penjualan  ATK.  Dari  data  penelitian    dilakukan  pengelompokan atribut, preprocessing ,  transformasi  data  dan modeling dengan  algoritma Naïve  Bayes dengan  bahasa  pemrograman  python.  Pengujian  algoritma Naïve  Bayes mendapatkan hasil akurasi 90% untuk klasifikasi omset ATK.

## Daftar Pustaka
Balaji, V. R., Suganthi, S. T., Rajadevi, R., Krishna Kumar, V., Saravana Balaji, B., & Pandiyan, S. (2020). Skin disease detection and segmentation using dynamic graph cut algorithm and classification through Naive Bayes classifier. Measurement , 163 , 107922. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.107922
Das, B. K., & Dutta, H. S. (2020). GFNB: Gini index–based Fuzzy Naive Bayes and blast cell  segmentation  for  leukemia  detection  using  multi-cell  blood  smear  images. Medical  &  Biological  Engineering  &  Computing , 58 (11),  2789–2803. https://doi.org/10.1007/s11517-020-02249-y
Harahap, F., Harahap, A. Y. N., Ekadiansyah, E., Sari, R. N., Adawiyah, R., & Harahap, C. B. (2018). Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase. 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , 1–5. https://doi.org/10.1109/CITSM.2018.8674324
Kilari, H., Edara, S., Yarra, G. R. S., & Gadhiraju, D. V. (2022). Customer Segmentation using K-Means Clustering. International Journal of Engineering Research , 11 (03). Muchardie, B. G., Gunawan, A., & Aditya, B. (2019). E-Commerce Market Segmentation Based  On  The  Antecedents  Of  Customer  Satisfaction  and  Customer  Retention. 2019  International  Conference  on  Information  Management  and  Technology (ICIMTech) , 103–108. https://doi.org/10.1109/ICIMTech.2019.8843792 Nandapala, E. Y. L., & Jayasena, K. P. N. (2020). The practical approach in Customers segmentation  by  using  the  K-Means  Algorithm. 2020  IEEE  15th  International Conference  on  Industrial  and  Information  Systems  (ICIIS) ,  344–349. https://doi.org/10.1109/ICIIS51140.2020.9342639
Novitalia,  N.,  Mawasgenti,  P.  D.,  Apriani,  T.,  S.,  A.  P.,  &  Saifudin,  A.  (2021). Penggunaan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  untuk  Mengevaluasi  Kinerja Akademik Mahasiswa di Perguruan Tinggi. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi , 4 (2), 65. https://doi.org/10.32493/jtsi.v4i2.7752
Peling,  I.  B.  A.,  Arnawan,  I.  N.,  Arthawan,  I.  P.  A.,  &  Janardana,  I.  G.  N.  (2017). Implementation of Data Mining To Predict Period of Students Study Using Naive Bayes Algorithm. International Journal of Engineering and Emerging Technology ,
2 (1), 53. https://doi.org/10.24843/IJEET.2017.v02.i01.p11
Pramono,  P.  P.,  Surjandari,  I.,  &  Laoh,  E.  (2019).  Estimating  Customer  Segmentation based on Customer Lifetime Value Using Two-Stage Clustering Method. 2019 16th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM) , 1–5. https://doi.org/10.1109/ICSSSM.2019.8887704
Romadhon,  M.  R.,  &  Kurniawan,  F.  (2021).  A  Comparison  of  Naive  Bayes  Methods, Logistic  Regression  and  KNN  for  Predicting  Healing  of  Covid-19  Patients  in Indonesia. 2021  3rd  East  Indonesia  Conference  on  Computer  and  Information Technology (EIConCIT) , 41–44. https://doi.org/10.1109/EIConCIT50028.2021.9431845
Shihab,  S.  H.,  Afroge,  S.,  &  Mishu,  S.  Z.  (2019).  RFM  Based  Market  Segmentation Approach  Using  Advanced  K-means  and  Agglomerative  Clustering:  A
Comparative Study. 2019 International Conference on  Electrical,  Computer and Communication Engineering (ECCE) , 1–4. https://doi.org/10.1109/ECACE.2019.8679376 Sianipar, J. P., Saputra, R. E., & Setianingsih, C. (2021). Waves With Multi-Sensor System
Based on Web Application Using Naive Bayes Algorithm .
Strutynska, I., Kozbur, G., Dmytrotsa, L., Sorokivska, O., & Melnyk, L. (2019). Influence of  Digital  Technology  on  Roadmap  Development  for  Digital  Business Transformation. 2019  9th  International  Conference  on  Advanced  Computer Information Technologies (ACIT) , 333–337. https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780056
Sudrartono, T. (2019). Pengaruh Segmentasi Pasar Terhadap Tingkat Penjualan Produk Fashion Usaha Mikro Kecil .
Yaman, T. T., & Bilgic, E. (2019). Is Business Analytics Education Sufficient in Business Schools?  The  Case  in  Turkish  Business  Schools. 2019  3rd  International Conference  on  Data  Science  and  Business  Analytics  (ICDSBA) ,  152–156. https://doi.org/10.1109/ICDSBA48748.2019.00040
Yemelyanov, O., Petrushka, T., Lesyk, L., Symak, A., & Vovk, O. (2020). Modelling and Information Support for the Development of Government Programs to Increase the Accessibility of Small Business Lending. 2020 IEEE 15th International Conference on  Computer  Sciences  and  Information  Technologies  (CSIT) ,  229–232. https://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9322040
Yoon,  C.  Y.  (2020).  Analyzing  Enterprise  Smart  Business  Capability  in  a  Smart
Technology Environment. 2020 3rd International Conference on Information and Computer Technologies (ICICT) , 224–229.
https://doi.org/10.1109/ICICT50521.2020.00097
Yoseph, F., Ahamed Hassain Malim, N. H., Heikkilä, M., Brezulianu, A., Geman, O., & Paskhal Rostam, N. A. (2020). The impact of big data market segmentation using data  mining  and  clustering  techniques. Journal  of  Intelligent  &  Fuzzy  Systems , 38 (5), 6159–6173. https://doi.org/10.3233/JIFS-179698
Zhang,  J.,  &  Liu,  G.  (2020).  Prediction  of  Incompliance  With  Business  Goals  With Business-Related  Data  and  Context  Data. IEEE  Access , 8 ,  187008–187020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3030809