## SISTEM PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG DI MINI MARKET MARS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN PEMROGRAMAN PHYTON
Pandi Wandana Putra 1 , Davit Irawan 2 , A.Taqwa Martadinata 3 , Agustina Heryati 4
123 Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau
4 Program Studi Sistem Informasi. Universitas Indo Global Mandiri, Palembang e-mail: 1 1902020044@mhs.univbinainsan.ac.id , 2 davit_irawan@univbinainsan.ac.id ,
* 3 taqwa@univbinainsan.ac.id , 4 agustina.heryati@uigm.ac.id

## Abstrak
Adapun  permasalah  pada  Mini  Market  Mars  adalah  kesulitan  saat  menentukan  berapa stok  barang  yang  harus  disediakan  karena  belum  adanya  sistem  prediksi.  Perencanaan  dalam pengadaan stok perlu dilakukan karena dalam pengadaan stok barang membutuhkan biaya yang tidak  sedikit.  Banyaknya  jenis  item  menjadi  permasalahan  dalam  menentukan  berapa  jumlah stok  barang  yang  harus  ada  untuk  periode  selanjutnya.  Metode  yang  digunakan  dalam  proses prediksi  stok  barang  adalah Naïve  Bayes  Classifier . Naïve  bayes  clasiffier didasarkan  pada teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural network .  Bayes  classification  terbukti  memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan  data  yang  besar.  Adanya  sistem  prediksi  stok  barang dengan  algoritma  naïve  bayes,  maka  banyaknya  jenis  item  barang  tidak  lagi  menjadi permasalahan  dalam  menentukan  berapa  jumlah  stok  barang  yang  harus  ada  untuk  periode selanjutnya.  Pengujian  model  dilakukan  untuk  melihat  seberapa  baik  akurasi  dari  model  yang dihasilkan.  Dari  hasil  pengujian  model  yang  ada  didapatkan  nilai  untuk  akurasi  yaitu  sebesar 75,7  %,  presisi  sebesar  64  %,  recall  sebesar  75,7%  dan  F1  score  sebesar  69,3%.  Dari  data tersebut  maka  model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  stok  barang  dimasa atau periode selanjutnya.
Kata kunci — Persediaan Barang; Naïve bayes clasiffier ; Python; Sistem Prediksi

## Abstract
The problem with the Mars Mini Market  is the difficulty  when determining how much stock of goods must be provided because there is no prediction system. Planning in stock procurement needs to be done because the procurement of stock requires a lot of money. The number of types of items is a problem in determining how much stock must be available for the next period. The method used in the stock prediction process is the Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes clasiffier is  based  on  Bayes'  theorem  which  has  similar  classification  capabilities  to  decision  trees  and neural networks. Bayes classification is proven to have high accuracy and speed when applied to  databases  with  large  data.  The  existence  of  a  stock  prediction  system  with  a  naïve  bayes algorithm, the number of types of goods items is no longer a problem in determining how much stock must be there for the next period. Model testing is done to see how good the accuracy of the resulting model is. From the results of testing existing models, the value  for accuracy  was 75.7%,  precision  was  64%,  recall  was  75.7%  and  F1  score  was  69.3%.  From  this  data,  the resulting model can be used to predict the stock of goods in the future or the next period.
Keywords — Inventory; Naïve bayes clasiffier’ Python;  Prediction System

## I. PENDAHULUAN
Informasi  merupakan  suatu  yang dibutuhkan orang dimana kebutuhan informasi  akan  terus  meningkat  dari  waktu ke  waktu  terutama  dalam  usaha  perdangan perlu adanya sistem informasi agar memudahkan pekerja sehingga lebih efektif dan  efisien.  Sistem  informasi  [1]  adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang mempertemukan  kebutuhan  pengolahan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat  manajerial  dan  kegiatan  strategi dari  suatu  organisasi  dan  menyediakan pihak  luar  tertentu  dengan  laporan-laporan yang  diperlukan[2].  Prediksi  adalah  suatu proses  memperkirakan  secara  sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi dimasa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil[3].
Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban  secara  pasti  yang  akan  terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi. Prediksi merupakan bagian dari perencanaan, dengan  begitu  akan  diketahui  seberapa banyak  produksi  barang  yang  harus  di persiapakan  agar  tujuan  dari  penjual tercapai sehingga perusahaan dapat meminimalkan  kekurangan  atau  kelebihan stok produk yang di produksi. Pada saat ini,
masih  banyak  pedagang  atau  organisasi yang  hanya  mengutamakan  peningkatan pendapatan tanpa memperhatikan bagaimana  cara  mengolahan  dari  data penjualan.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya prediksi berdasarkan data pada sebelumnya atau  data  pada  periode  tertentu  (data  time series). Time series ini mampu menganalisa data  secara  berkala  yang  memungkinkan kita mengetahui perkembangan suatu kejadian terhadap pengaruh kejadian lainya. Mini  Market  Mars  merupakan  salah
satu  mini  market  yang  bergerak  diusaha
retail atau penjualan barang-barang kebutuhan  rumah  tangga  yang  ada  di  Kota Lubuklinggau. Aktifitas bisnis yang dilakukan  pada  Mini  Market  Mars  yaitu proses  transaksi  jual  beli  barang.  Dalam proses  penyediaan  stok  Mini  Market  Mars mengalami  kesulitan  saat  menentukan berapa  stok  barang  yang  harus  disediakan karena  belum  adanya  sistem  prediksi. Perencanaan  dalam  pengadaan  stok  perlu dilakukan  karena  dalam  pengadaan  stok barang  kaligrafi  membutuhkan  biaya  yang tidak sedikit. Banyaknya jenis item menjadi permasalahan  dalam  menentukan  berapa jumlah  stok  barang  yang  harus  ada  untuk periode selanjutnya.
Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  stok  barang yaitu metode Naïve Bayes Classifier . Naïve bayes  clasiffier adalah  pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class [4]. Naïve  bayes  clasiffier 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.  Dengan  metode Naïve
Bayes Classifier
diharapkan dapat mempermudah  dalam  merencanakan  stok penjualan pada periode selanjutnya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Sistem
Sistem  digunakan  untuk  mencapai  tujuan tertentu.  Sistem  yang  digunakan  sangat berpengaruh  pada  kegiatan  dan  pencapaian tujuan  bersama[5].  Ada  dua  kelompok pendekatan dalam mendefinisikan sistem.[6]  Ada  yang  menekankan  pada prosedurnya  dan  ada  yang  menekankan pada komponen atau elemennya[7], diantaranya
1.  Sistem  adalah  kumpulan  dari  elemen- elemen  yang  berinteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan tertentu. 2.  Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan,  berkumpul  bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau  untuk menyelesaikan suatu sasaran tertentu. Sistem  mempunyai  sembilan  karakteristik penting, yaitu:
1) Komponen sistem ( Component )
Sistem terdiri atas berbagai komponen yang saling berinteraksi dan bekerja sama.
2) Batasan sistem ( Boundary )
Daerah  batasan  sistem  yang  satu  dengan lainnya atau dengan lingkungan kerjanya.
3) Subsistem
Bagian  dari  sistem  yang  beraktivitas  dan berinteraksi  satu  sama  lain  demi  mencapai tujuan sesuai sasarannya.
4) Lingkungan luar sistem ( Environment ) Sistem  yang  berada  di  luar  batasan,  yang mana dipengaruhi oleh operasi sistem. 5) Penghubung sistem ( Interface )
Antarsubsistem  tentunya  dihubungkan  oleh media  penghubung.  Adanya  media  ini memungkinkan  proses  pengaliran  sumber daya  dari  satu  subsistem  ke  subsistem lainnya.
6) Masukan sistem ( Input )
Energi yang masuk ke dalam sebuah sistem, seperti perawatan dan sinyal.
7) Keluaran sistem ( Output )
Hasil  energi  yang  telah  diolah  serta diklasifikasikan  sebagai  keluaran  yang berguna dan sisa pembuangan.
8) Pengolahan sistem ( Process )
Tiap  sistem  dapat  memiliki  suatu  bagian pengolah  yang  bisa  mengubah  masukan atau input menjadi keluaran atau output.
9) Sasaran sistem ( Object )
Tujuan yang ingin dicapai oleh sistem.
2.2 Prediksi Prediksi adalah suatu proses
memperkirakan  secara  sistematis  tentang
sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil[8]. Prediksi tidak harus
memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin yang akan terjadi. Pengertian Prediksi sama dengan  ramalan  atau  perkiraan.  Menurut kamus  besar  bahasa  Indonesia,  prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau meramal  atau  memperkirakan  nilai  pada masa yang akan datang dengan
menggunakan  data  masa  lalu[8].  Prediksi menunjukkan  apa  yang  akan  terjadi  pada suatu keadaan tertentu dan merupakan input bagi  proses  perencanaan  dan  pengambilan keputusan. Prediksi bisa berdasarkan metode ilmiah ataupun subjektif belaka. Permulaan awal, walaupun pengkajian yang mendalam  mengenai  alternatif  masa  depan adalah suatu disiplin baru, barangkali orang telah  menaruh  perhatian  besar  tentang  apa yang  akan  terjadi  kemudian  semenjak manusia mulai mengetahui sesuatu.
Populasi  tukang  ramal  dan  tukang  nujum pada  zaman  kuno  dan  abad  pertengahan merupakan  satu  manifestasi  dari  keinginan tahu  orang  tentang  masa  depannya.  Secara Eksplisit,  pembahasan  mengenai  teori peramalan  kebijakan  sangatlah  sedikit. Namun, secara implisit, peramalan kebijakan terkait menjadi satu denganproses analisa kebijakan. Karena didalam menganalisa kebijakan, untuk menformulasikan sebuah rekomendasi kebijakan  baru,  maka  diperlukan  adanya peramalan-peramalan atau prediksi mengenai kebijakan yang akan diberlakukan  dimasa  yang  akan  datang. Namun,  satu  dari  sekian  banyak  prosedur yang  ditawarkan  oleh  para  pakar  Dunn, masih  memberikan  pembahasan  tersendiri mengenai peramalan kebijakan.
Peramalan ( forecasting ) adalah suatu prosedur  untuk  membuat  informasi  factual tentang situasi sosial masa depan atas dasar informasi  yang  telah  ada  tentang  masalah kebijakan. Ramalan mempunyai tiga bentuk utama: proyeksi, prediksi, dan perkiraan. a.  Suatu  proyeksi  adalah  ramalan  yang didasarkan pada ekstrapolasi atas kecenderungan masa lalu maupun masa kini ke masa depan. Proyeksi membuat
pertanyaan yang tegas berdasarkan argument  yang  diperoleh  dari  motode tertentu dan kasus yang paralel.
b.  Sebuah  prediksi  adalah  ramalan  yang didasarkan pada asumsi teoritik yang tegas. Asumsi  ini  dapat  berbentuk  hokum  teoretis (misalnya hokum berkurangnya nilai uang), proposisi teoritis (misalnya proposisi bahwa pecahnya masyarakat sipil diakibatkan oleh kesenjangan antara harapan dan kemampuan), atau analogi (misalnya
analogi  antara  pertumbuhan  organisasi pemerintah dengan pertumbuhan organisme biologis).
c.  Suatu  perkiraan  ( conjecture )  adalah ramalan  yang  didasarkan  pada  penilaian yang  informative  atau  penilaian  pakar tentang situasi masyarakat masa depan.

## 2.3 Stok
Stok atau persediaan barang adalah barang- barang  yang  disimpan  perusahaan  untuk nantinya  dijual  di  periode  yang  akan datang[9]. Persediaan ini tidak hanya untuk barang  yang  sudah  jadi,  tetapi  juga  barang yang  setengah  jadi  dan  bahan  mentah  yang menjadi  bahan  baku.  Proses  manajemen barang  atau inventory  control biasanya
dilakukan
manual atau otomatis
menggunakan  aplikasi  stok  barang  hingga aplikasi  persediaan  seperti  fitur  Jurnal untuk  proses  yang  lebih  cepat  dan  akurat. Stok  barang  persediaan  yang  sudah  jadi yang  disimpan  oleh  perusahaan  akan dipasarkan  untuk  periode  selanjutnya. Sedangkan untuk stok barang yang
merupakan barang setengah jadi atau bahan mentah,  disimpan  oleh  perusahaan  untuk nanti  diproses  dalam  proses  produksi  dan menjadi  barang  jadi  untuk  dijual  oleh perusahaan.  Stok  barang  persediaan  di dalam  satu  perusahaan  harus  selalu  cukup dan  update  jumlahnya.  Agar  tidak  terjadi kemacetan  proses  produksi  dan  proses pemasaran  untuk hal  ini  diperlukan manajemen  persediaan  yang  handal  oleh perusahaan.

## 2.4 Barang
Barang  adalah  setiap  benda,  baik  berwujud maupun  tidak  berwujud,  baik  bergerak maupun tidak bergerak, baik dapat dihabiskan  maupun  tidak  dapat  dihabiskan, dan dapat diperdagangkan, dipakai,
digunakan, atau dimanfaatkan oleh konsumen atau Pelaku Usaha. Berdasarkan nilai elastisitasnya, Anda dapat mengategorikan item ke dalam dua grup[10]: 1.Barang  normal  di  mana  elastisitas pendapatan lebih dari 0 (IE> 0). Itu berarti, ketika pendapatan naik, kuantitas permintaan  akan  meningkat.  Dan,  hasil sebaliknya  berlaku ketika  pendapatan
menurun.
2.Barang  inferior,  di  mana  elastisitas pendapatan  kurang  dari  nol  (IE  <0). Pendapatan  memiliki  hubungan  negatif dengan  kuantitas  permintaan.  Itu  berarti, ketika pendapatan naik, permintaan sebenarnya turun. Dalam  beberapa  buku,  dapat  ditemukan beberapa penulis yang
mengelompokkannya  menjadi  tiga  item: barang  kebutuhan,  barang  mewah,  dan produk  yang  lebih  rendah.  Beberapa  dari mereka  terkadang  mensinonimkan  barang normal sebagai kebutuhan[11].

## 2.5 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu pengklasifikasi
statistik,  dimana  pengklasifikasi  ini  dapat memprediksi probabilitas keanggotaan
kelas suatu data yang akan masuk ke dalam kelas  tertentu,  sesuai  dengan  perhitungan probabilitas[12]. Naive Bayes adalah metode  yang  cocok  untuk  klasifikasi  biner dan  multiclass[13].  Metode  yang  juga dikenal  sebagai Naive  Bayes  Classifier ini menerapkan  teknik  supervised  klasifikasi objek  di  masa  depan  dengan  menetapkan label kelas ke instance /catatan menggunakan  probabilitas  bersyarat[14]. Probabilitas bersyarat adalah ukuran peluang  suatu  peristiwa  yang  terjadi berdasarkan  peristiwa  lain  yang  telah (dengan  asumsi,  praduga,  pernyataan,  atau terbukti) terjadi.  Istilah supervised merujuk pada  klasifikasi  training  data  yang  sudah diberi label dengan kelas. Misalnya, sebuah transaksi  penipuan  telah  ditandai  sebagai data transaksional.

## 2.6 Penelitian Relevan
1. Kokom  Komariah  dkk,[15]  Judul Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada PT.Dharma  Electrindo  Manufacturing, Hasilnya  prediksi  di  perusahaan  pada umumnya  masih  dilakukan  secara manual  dan  ditangani  oleh  seorang karyawan yang dipercaya oleh perusahaan  tersebut.  Karena  hanya melihat perkiraan berdasarkan penjualan  yang  telah  terjadi  bulan sebelumnya  tanpa  mempertimbangkan tingkat  persaingan  pasar.  PT.  Dharma Electrindo Manufacturing, menggunakan  model  naïve  bayes menghasilkan  akurasi  sebesar  56,52% bahwa  nilai  akurasi  sebesar  78,14% dengan rincian sebagai berikut. Prediksi Over dan  Ternyata True Over Sebesar 62. Prediksi Over dan Ternyata  True  Cukup  Sebesar  0. Prediksi  Cukup  dan  Ternyata  Over Sebesar  32.  Prediksi  Cukup  dan
Ternyata  True  Cukup  Sebesar  52.
Dengan class  recall layak  sebesar 65,96% dan Class Recall Tidak Layak
Sebesar 100%
2. Dini Rezekika, dkk[16] berjudul Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes
Untuk  Memprediksi  Penjualan  Spare Part Sepeda Motor hasilnya PT. Indako Trading  Coy  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  di  bidang otomotif.  Salah  satu  kegiatannya adalah  penjualan  Spare  Part  sepeda motor. Karena tingginya tingkat penjualan  Spare  Part  sepeda  motor maka  dapat  memberikan  keuntungan bagi  perusahaan  tersebut.  Oleh  karena itu, perusahaan harus mampu menentukan  kebijakan–kebijakan  yang berhubungan dengan aktivitas penjualan yang dilakukan oleh perusahaan.  Oleh  sebab  itu  diperlukan suatu  metode  Algoritma  Naïve  Bayes untuk memberikan solusi dalam mengurangi  biaya  modal  persedian barang sparepart yang terlalu besar dan menstabilkan stok barang sesuai kebutuhan konsumen, serta memprediksi  penjualan  Spare  Part sepeda  motor  di  PT.  Indako  Trading Coy.  Naïve  Bayes  merupakan  sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan Aplikasi ini dapat mengakomodir proses pembuatan transaksi  dan  laporan  menjadi  lebih cepat  dan  mudah,  proses  pengecekan barang  secara  realtime.  Dari  kedua penelitian tersebut maka penulis menyimpulkan Algoritma Naive Bayes bertujuan  untuk  mengantisipasi  naik turunnya  penjualan  dan  menstabilkan stok  barang.  Berdasarkan  penelitian tersebut  penulis  menyimpulkan  bahwa
Algoritma Naïve Bayes cocok diterapkan dalam memprediksi penjualan sparepart motor.
3. Oliver  Januardi  Ababil  dkk,  berjudul Penerapan  Metode  Regresi  Linier
Dalam Prediksi Penjualan Liquid Vape Di  Toko  Vapor  Pandaan  Berbasis Website  hasilnya  Vape  atau  rokok elektrik merupakan sebuah inovasi dari bentuk  rodok  konvensional  menjadi rokok modern. Selain hemat dan ramah lingkungan  rokok  elektrik  lebih  hemat daripada  rokok  biasa  karena  bisa  diisi ulang  menggunakan  cairan  khusus yang disebut dengan liquid. Permasalahan  yang  saat  ini  dihadapi oleh Toko Vapor Pandaan yaitu, belum memiliki  sistem  untuk  memprediksi penjualan di mengenai stok liquid yang harus disediakan. Sehingga toko mengalami  masalah  dalam  manajemen perencanaan  maupun  persediaan  stok liquid.  Sistem  prediksi  penjualan  ini, menggunakan  metode  yang  ada  dalam data  mining  yakni  disebut  dengan metode  Regresi  Linier.  Sistem  ini berbasis website, dengan tools database yang digunakan yaitu
MySQL,  Bahasa  pemrograman  yang digunakan  adalah  MySQL,  bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah PHP Nativ, framework yang digunakan adalah  css,  boostrap  version  3.0.  Data yang  diolah  menggunakan  data  yang bersumber  dari  data  penjualan  liquid tahun  2018-2020.  Parameter  yang digunakan  dalam  proses  perhitungan adalah  periode,  jumlah  terjual,  jumlah stok  penjualan  selama  1  tahun.  Dari hasil uji keakurasian atau uji nilai error yang telah dilakukan, dengan menggunakan  MAPE Mean Absolut Percentage  Error ,  didapatkan  hasil nilai  error  sebesar  3%  dimana  dilihat dari  persyaratan  MAPE  apabila  nilai error <10%, maka tingkat akurasi pada
metode Regresi Linier sangat cocok di terapkan  pada  prediksi  stok  penjualan liquid.
.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian Penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan, dimana peneliti menggunakan data penelitian  selama  5  tahun  (2018-2022) dengan  40  jenis  barang  atau  2400  data
penjualan .

## 3.2 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  terdiri  dari kebutuhan  perangkat  keras,  kebutuhan perangkat  lunak,  kebutuhan  input  dan kebutuhan  output  serta  data  penelitian. Terdapat  dua  syarat  yang  harus  dipenuhi oleh  data  dalam  menggunakan  sistem klasifikasi yaitu:
1.Data Set
Data  set  penelitian  yang  digunakan  adalah penjualan  barang  dengan  jumlah  data penjualan  sebanyak  2400  data.  Sistem prediksi  menggunakan  4  indikator  yaitu bulan  penjualan,  stok  barang,  permintaan dan status.
2.Data Asumsi Data  asumsi  atau  data  uji  adalah  data  yang akan  digunakan  untuk  menguji  model prediksi  yang  dihasilkan.  Data  asumsi  atau data uji pada penelitian ini menggunakan 5 barang dengan asumsi 12 bulan prediksi .
3.3 .Teknik Pengolahan dan Analisis Data
a.  Pengolahan Data
Pengolahan  data  diartikan  sebagai  proses mengartikan data-data lapangan yang sesuai dengan  tujuan.  Rancangan  dan  sifat penelitian.  Model  pengolahan  data  dalam penelitian ini adalah :
1)  Reduksi Data Mengurangi atau memilah data yang sesuai dengan topik dimana data tersebut dihasilkan dari kajian data 2)  Coding
Penyusunan data diperoleh dalam melakukan  penelitian  kepustakaan  dengan pokok  pada  permasalahan  dengan  cara memberi  kode-kode  tertentu  pada  setiap data tersebut b.  Analisis Data Analisis  data  bertujuan  menguraikan  dan memecahkan  masalah  yang  berdasarkan data yang diperoleh. Analisis yang digunakan  adalah  analisi  data  kuantitatif. Analisis  data  kuantitatif  adalah  upaya  yang dilakukan  dengan  jalan  mengumpulkan, memilah,  mengklasifikasikan  dan  mencatat data  yang  diperoleh  dari  sumber  serta memberikan kode agar sumberdatanya tetap dapat ditelusuri.

## 3.4 Penerapan Teknik Klasifikasi
Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan dapat dilihat dibawah ini:
Gambar 1. Penerapan Teknik Klasifikasi

## 3.5 Teknik Pengujian Sistem
Untuk  memastikan  bahwa  sistem  berjalan sesuai  dengan  yang  direncanakan,  maka perlu  dilakukan  pengujian  sistem  yang meliputi pengujian unit, pengujian integrasi dan pengujian sistem keseluruhan.
a. Pengujian Unit
Merupakan  metode  verifikasi  perangkat lunak  dimana  programmer  menguji  suatu unit  program  layak  atau  tidak  layak  untuk dipakai. Unit testing berfokus pada
verifikasi  unit  yang  terkecil  pada  desain perangkat lunak.
b. Pengujian Integrasi
Merupakan  pengujian  penggabungan  dari dua  atau  lebih  unit  pada  perangkat  lunak.
Pengujian  integrasi  sebaiknya  dilakukan secara bertahap untuk menghindari kesulitan penelusuran jika terjadi kesalahan atau error.
c. Pengujian Sistem Keseluruhan
Unit-unit  proses  yang  telah  diintegrasikan, diuji  dengan  antarmuka  yang  sudah  dibuat sehingga  pengujian  ini  dimaksudkan  untuk menguji  sistem  perangkat  lunak.  Perlu diingat  bahwa  pengujian  sistem  dilakukan secara  bertahap  sejak  awal  pengembangan, jika pengujian hanya dilakukan diakhir saja maka hasilnya kurang bagus

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Input Data Script untuk  menginputkan  data  dari perangkan komputer ke dalam python :
Gambar 2. Tampilan  Perintah library  &
Input data 4.2 Menampilkan Data Langkah selanjutnya adalah menampilkan  data  penenelitian  dengan menggunakan fungsi loc, perintah menampilkan  data  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 3. Tampilan Perintah Loc
Gambar 4. Tampilan Data Set 4.3 Informasi Data Penelitian
Sebelum melakukan analisis, terlebih
dahulu  digunakan  fungsi  ―.info‖  untuk menampilkan  informasi  data  yang  akan dilakukan  analisis.  Berikut  ini script menampilkan  informasi  data  penelitian output -nya:
Gambar 5. Tampilan  Perintah  Informasi Data Penelitian

## 4.4 Pengecekan Data Penelitian
Berikutnya  dalah  melakukan  pengecekan data  penelitian  apakah  data  ada  yang kosong atau tidak. Untuk melakukan proses pengecekan  dapat  menggunakan  fungsi empty.  Fungsi  empty  dan  hasilnya  dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Tampilan Perintah Empty
4.5 Melihat Ukuran Data
Perintah  untuk  melihat  ukuran  data  dan hasilnya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 7. Ukuran Data Penelitian

## 4.6 Deklarasi  Variabel  Dependen  dan Independen
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan variabel  independen  dan  variabel  dependen dari  data  yang  akan  dianalisis.  Berikut script yang digunakan:
Gambar 8. Variabel Dependen dan Independen 4.7 Data Training dan Data Testing Setelah  menentukan  variabel  independen dan  variabel  dependen,  selanjutnya  kan dilkaukan analisis menggunakan klasifikasi Naive Bayes. Pertama dilakukan Train  Test  Split  untuk  membagi dataset  menjadi training  set  dan  test  set.
Script berikut  membagi  dataset  menjadi 80% training set dan 20% test set:
Gambar 9. Data Training dan Data Testing 4.8 Implementasi Algoritma Naïve Bayes Setalah  dilakukan  pemisahan,  selanjutnya akan  dilakukan  klasifikasi  pada training set dan test set  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes : Gambar 10. Klasifikasi Dengan Naïve Bayes

## 4.9 Nilai Probabilitas
Selanjutnya,  digunakan script untuk  melihat nilai probabilitas dari x_test :
Gambar 11. Nilai Probabilitas

## 4.10 Confussion Matrix
Setelah  diperoleh  nilai  prediksi  ( y_pred ), maka tahapan selanjutnya yaitu melakukan Confussion Matrix :
Gambar 12. Hasil Confussion Matrix

## 4.11 Nilai  Presisi,  Recall,  F1  Scroce  Dan Akurasi
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung nilai presisi, recall, f1 score dan akurasi dari model yang dihasilkan:
Gambar 13. Nilai Presisi, Recall, F1 Scroce
Dan Akurasi
4.12 Memasukkan Data Uji
Berikutnya  adalah  memasukkan  data  uji untuk  menguji  model  prediksi  yang dihasilkan:
Gambar 14. Perintah Input Data Uji
Gambar 15. Data Uji
4.13 Pengujian Menggunakan Data Uji
Gambar 16. Hasil Pengujian
4.14 Visulasisasi Data Menggunakan Matplotlib Dari hasil visualisasi menggunakan matplotlib  terlihat  bahwa  terdapat  sedikit perbedaan  antara  data  faktual  dan  hasil prediksi  menggunakan  naïve  bayes,  hasil visualisasi  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 17. Visualisasi Dengan Matplotlib
4.15 Visulasisasi Data Menggunakan Scaterplot Dari hasil visualisasi menggunakan matplotlib terlihat
bahwa terdapat perbedaan  antara  data  faktual  dan  hasil prediksi  menggunakan  naïve  bayes,  hasil visualisasi  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 18. Visualisasi Dengan Scatterplot
4.16 Visulasisasi Data Menggunakan Histogram Dari hasil visualisasi menggunakan histogram terlihat bahwa terdapat
perbedaan  antara  data  faktual  dan  hasil prediksi hal ini diakibatkan karena fluktuasi data,  hasil  visualisasi  dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 19. Visualisasi Dengan Scatterplot

## 4.17 Hasil Simulasi Uji Model
Gambar 20. Hasil Simulasi Uji Model
Tabel 1. Hasil Akurasi
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN = (666+1150)/2400 atau = 75,7 % Tabel 2. Hasil Presisi Presisi = TP TP+FP = 666/(666+376) atau = 64 % Tabel 3. Hasil Recall Recall = TP TP+FN = 666/(666+208)
atau = 75,7 %
Tabel 4. Hasil F1 Score
F1 Score = 2  *  (  Recall*Presisi)/  ( Recall + Presisi ) = 69,36 %

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  ada, maka  dapat  diambil  kesimpulan  penelitian yaitu:  Adanya sistem prediksi stok barang dengan  algoritma  naïve  bayes, maka  Mini  Market  Mars  tidak  lagi mengalami kesulitan saat menentukan  berapa  stok  barang yang harus disediakan.  Adanya sistem prediksi stok barang dengan  algoritma  naïve  bayes, maka  banyaknya  jenis  item  barang tidak  lagi  menjadi  permasalahan dalam  menentukan  berapa  jumlah
stok  barang  yang  harus  ada  untuk
periode selanjutnya.
 Dari  pengujian  model  yang  ada didapatkan nilai untuk akurasi yaitu sebesar  75,7  %,  presisi  sebesar  64
%,  recall  sebesar  75,7%  dan  F1
score  sebesar  69,3%.  Dari  data tersebut maka model yang
dihasilkan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  stok  barang  dimasa atau periode selanjutnya.

## VI. SARAN
Pengembangan  sistem  prediksi  ini hendaknya  ditambahkan  data  set  penelitian dan  perlu juga  ditambahan variabel prediktor lainnya agar model prediksii yang dihasilkan menjadi lebih baik.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
Menggunakan aplikasi reference manager  mendeley  atau  end  note  dalam pembuatan  daftar  pustaka  dengan  style
IEEE.
[1] M.  A.  Taqwa,  M.  Hardi,  dan  K. Joni, Sistem  Informasi  Geografis dengan  PHP  Native  &  Leafleat.JS Berbasis Web Mobile (Studi Kasus :
Sebaran  Data  Program  Keluarga
Harapan) .  Yogyakarta:  Deepublish, 2023. [2] M.  Hasbiyalloh  dan  A.  D.  Jakaria, ―Aplikasi Penjualan Barang Perlengkapan Hand Phone Di Zildan Cell Singaparna Kabupaten Tasikmalaya,‖ J.  Jumantaka  Vol  1 No.1(2018) ,  vol.  1,  no.  1,  hal. xvi+320, 2018.
[3] N.  syamsiyah  ismi  tofany,  ―Pada
Koperasi  Panca  Bhakti  Bekasi Menggunakan ALGORITMA C4.5,‖  vol.  IX,  no.  1,  hal.  1–22, 2019. [4] H. F. Putro, R. T. Vulandari, dan W.
L.  Y.  Saptomo,  ―Penerapan  Metode Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi
Pelanggan,‖ J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[5] S.  Marmoah, Administrasi  dan
supervisi  pendidikan  teori  dan praktek. Yogyakarta:  Deepublish,
2016. [6] A.  T.  Martadinata  dan  J.  Karman, ―Sebaran Data Anak-Anak Berkebutuhan Khusus di Kota Lubuklinggau  Berbasis  WEB  GIS,‖ Kesatria  J.  Penerapan  Sist.  Inf. (Komputer  dan  Manajemen) ,  vol.  4, no. 1, hal. 9–16, 2023.
[7] A.  F  dan  B.  S.  E,  ―Pengembangan Sistem  Informasi  Pengolahan  Data
Pencari  Kerja  Pada  Dinas  Sosial Dan  Tenaga  Kerja  Kota  Padang,‖
Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan
Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  93–97, 2015, doi: , vol. 4, no. 2. pp. 93–97, 2015, doi: 10.34010/komputa.v4i2.2431. [8] M.  Kafi,  ―Penerapan  Metode  K- Nearest  Neighbors  Untuk  Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Boutiq  Dealove  Bondowoso,‖ JATI (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  Vol.
3 No., 2019.
[9] A.  nadia  Lestari,  ―Perancangan Sistem  Informasi Persediaan Barang Pada  Histeel  Bekasi,‖ J.  Ilmu Komput.  dan  Bisnis ,  vol.  8,  hal.
1977–1987, 2017.
[10] N.  Soraya  dan  B.  E.  Afiatno,
―Elastisitas  Harga  dan  Elastisitas Pendapatan Permintaan Energi Listrik  pada  Rumah  Tangga  di Indonesia,‖ J.  Sains  Sosio  Hum. , vol.  5,  no. 2,  hal.  1046–1060, 2021, doi: 10.22437/jssh.v5i2.16483.
[11] V.  T.  Purwantini  dan  E.  Brotojoyo, ―Marketing  Strategy  Based  On Elasticity  Analysis  Of  Human  Jamu Request  In  Surakarta  City,‖ Kelola J.  Bisnis  Dan  Ekon. ,  vol.  7,  no.  2, hal. 98–111, 2020.
[12] H. Fitri dan F. S. Pribadi, ―Implementasi  Algoritma  Naive Bayes Classifier dalam
Pengklasifikasian  Teks  Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat  melalui  Layanan  Call Center  110,‖ J.  Tek.  Elektro ,  vol.  7, no. 1, hal. 19–24, 2015.
[13] M.  Arhami  dan  M.  Nasir,  ―Data Mining : Algoritma Dan Implementasi,‖ Medan Yayasan Kita Menulis , 2020.
[14] Syarli  dan  A.  A.  Muin,  ―Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),‖ J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol. 2, no. 1, hal. 22–26, 2016.
[15] Kokom Komariyah, Rahaditya Dasuki,  Dias  Bayu  Saputra,  Saeful Anwar,  dan  Gifthera  Dwilestari, ―Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes  Pada  Pt.Dharma  Electrindo
Manufacturing,‖ KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 4, no.  2,  hal.  35–41,  2020,  doi:
10.32485/kopertip.v4i2.117.
[16] D.  Rezekika,  ―Penerapan  Algoritma
Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi Penjualan Spare Part Sepeda Motor,‖ J. Pelita Inform. , vol. 8, no. 3, hal. 326–329, 2020.