IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG PT. DILMONI CITRA MEBEL INDONESIA

Abstract

Industri kerap hadapi kesusahan dalam mengelola persediaan barangnya, spesialnya dalam memastikan berapa banyak benda persediaan serta bahan baku yang wajib disediakan supaya tidak terjalin kekurangan ataupun kelebihan persediaan. Pengelolaan Persediaan Benda ialah salah satu aspek yang sangat berarti buat bisa pengaruhi kinerja industri. Salah satu metode buat mengelola Persediaan Benda secara efisien merupakan dengan memprediksi kebutuhan Persediaan Benda dengan pas serta akurat. Riset ini bertujuan buat memprediksi penentuan stok benda supaya aktivitas penciptaan senantiasa jalur serta bahan baku senantiasa ada. Analisa prediksi stok benda diambil dari informasi penjualan industri pada periode tertentu, dari informasi penjualan dicoba analisa memakai Algoritma Naïve Bayes. Tata cara yang digunakan dalam riset ini merupakan tata cara deskriptif kuantitatif, ialah dengan mengumpulkan informasi penjualan di PT. Dilmoni Citra Mebel Indonesia sepanjang periode tertentu, dari informasi penjualan dicoba analisa memakai Algoritma Naïve Bayes serta memakai aplikasi Rapid Miner tipe 9. 10 dengan memakai tahapan Knowledge Discovery In Databases(KDD) serta memakai Operator, Retrive, Cross Validation, Naïve Bayes, Apply Model serta Performance. Hasil Akurasi pada penlitian ini membuktikan 95. 60% dengan rincian Hasil Prediksi Banyak serta True Banyak mempunyai informasi sebanyak 75 Informasi. Hasil Prediksi Banyak serta True Sedikit mempunyai informasi sebanyak 5 Informasi. Hasil Prediksi Sedikit serta True Banyak mempunyai informasi sebanyak 6 Informasi. Hasil Prediksi Sedikit serta True Sedikit mempunyai informasi sebanyak 164 Informasi. Ada 164 Benda yang jadi Prioritas buat diperbanyak produksinya supaya persediaan benda serta stok bahan baku senantiasa terpelihara