Menentukan Menu Makanan Favorit di Outlet Barbar Sampit Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Nindi Ernawati, Mohammad Nufan Nur Alif, Kanta Pramuda

Sari


Prediksi menu makanan favorit mempunyai tujuan untuk dapat mempermudah dalam mengetahui persediaan jumlah menu makanan. Permasalahan yang sering dialami ketika ingin melakukan prediksi yaitu ketika membuka catatan transaksi penjualan lalu mengumpulkan menu makanan yang paling banyak dibeli, namun cara tersebut sangat sulit karena banyaknya data transaksi yang berada didalam pencatatan. Oleh karena itu, diperlukan cara agar dapat mempermudah penjual dalam memprediksi menu makanan favorit. Naïve bayes merupakan salah satu algoritma yang berada didalam metode klasifikasi. Naïve Bayes adalah sebuah pengklasifikasi probabilitas sederhana yang menghitung satu set probabilitas dengan menambahkan frekuensi dan menggabungkan nilai-nilai kumpulan data yang diberikan. Algoritma Naïve Bayes menggunakan teorema Bayes untuk mengasumsikan semua atribut independen yang diberikan oleh nilai variabel kelas. Dari hasil prediksi, didapatkan hasil bahwa makanan yang menjadi Menu Makanan Favorit di bulan Juni yaitu Winger Komplit 20 dengan nilai persentase 15,01%, di bulan Juli Menu Makanan Favorit nya adalah ialah Winger Komplit 25 dengan nilai presentase 17,06%, dan pada bulan Agustus Menu Makanan Favorit nya adalah Winger Komplit 25 dengan nilai presentase 19,36%.

Kata kunci— Naïve Bayes; Data Mining; Klasifikasi.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, "Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes pada Penjualan Obat," Jurnal Informatika, 2020.

Y. Darmi and A. Setiawan, "Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk," Jurnal Media Infotama, 2016.

A. P. Wibawa, M. G. Aji Purnama, M. F. Akbar and F. A. Dwiyanto, "Metode-metode Klasifikasi," Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 2018.

A. Saleh, "Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga," Citec Journal, 2015.

D. Lianda and N. S. Atmaja, "Prediksi Data Buku Favorit Menggunakan Metode Naive Bayes," JurnalPseudocode, 2021.

M. Badrul, "Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Analisa Data Penjualan," Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 2016.

A. Zakir, Y. Ndruru, E. Hadinata and I. Lubis, "Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Makanan Terlaris Dengan Algoritma C45," Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika, 2020.

F. Agustini, "Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Studi Kasus Penjualan di Sushigroove Restaurant," Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, 2017.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


EJECTS: Jurnal Computer, Technology, and Informations System

Gedung Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, JL. Batu Berlian, No. 10, Sampit, Kabupaten Kotawaringin Timur, Provinsi Kalimantan Tengah, 74322

Creative Commons Licence
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

View My Stats