Perbandingan Perbandingan Teknik Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk UMKM Batik Karangdowo

  • Muhamad Rizaludin Institut Teknologi Dan Sains Nahdlatul Ulama (ITSNU) Pekalongan
Keywords: Algoritma k-NN, Algoritma Naïve Bayes, Rapidminer, Data Mining

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam menyerap tenaga kerja untuk berkembang, termasuk dalam usaha bertahan krisis ekonomi. Selama ini UMKM Batik Karangdowo belum melakukan sebuah inovasi baru baik dalam hal produk dan penjualan yang luas, hal ini disebabkan karena pemilik usaha belum melihat secara detail tentang bagaimana penjualan dan apa yang sedang tren dipasaran menyangkut produk batik. Untuk itu peneliti menggunakan 2 teknik data mining seperti k-Nearest Neighbor (k-NN) dan Naïve Bayes yang bertujuan untuk mengetahui penjualan produk, perluasan pangsa pasar dan menambah inovasi dalam memperoleh keuntungan baru pada usaha UMKM Batik Karangdowo. Hasil pengujian data dengan menggunakan software Rapidminer pada atribut yang mempengaruhi adalah Nama Produk, Jenis Produk, dan Total Penjualan Produk dengan k-NN dan Naïve Bayes memiliki Tingkat akurasi 98,59%, presisi 100%, dan sensitivitas 95% dengan jenis produk yang laris adalah “Cargo Pendek Mocca 29-30”. Dimana penggunaan algoritma k-NN dan Naïve Bayes sama-sama menghasilkan performa yang sangat baik, sehingga dapat memprediksi penjualan produk UMKM Batik Karangdowo.

References

[1] Pramana, I.M.A.A, Sudiarsa, I.W, dan Nugraha, P.G.S.C. 2023. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Vol.10 No.4. Hal 518-534.
[2] Ronaldi, A.A., dan Hunafi, N. 2020. Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Pestisida Pada CV Mitra Artha Sejati Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. eProsiding Teknik Informatika (Protektif). Vol.1 No.1. Hal 250-257.
[3] Nosiel, Sriyanto, dan Maylani, F. 2021. Perbandingan Teknik Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Pada UMKM Gerabah. Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat. Hal 72-86.
[4] Alfani, A., Rozi, F., dan Sukmana, F. 2021. Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika (JIPI). Vol.6 No.1.
[5] Elisa, E., Mardiansyah, Y., dan Fauzi, R. 2022. Pola Pembelian Konsumen Terhadap Produk UMKM Martista Ikhsan Dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi (MISI). Vol.5 No.2.
[6] Yusuf, W., Witri, R., dan Juliane, C. 2022. Model Prediksi Penjualan Jenis Produk Tekstil Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN). Indonesian Journal on Computer and Information Technology (IJCIT). Vol.7 No.1. Hal 1-6.
[7] Aprilla, C.C.E., dan Christanto, F.W. 2023. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Iconnet. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Komunikasi (JTIK). Vol.14 No.2. Hal 255-265.
[8] Rizaludin, M., dan Fikriah, F. 2023. Prediksi Perilaku Pelanggan Pada Produk UMKM Batik Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree. Teknomatika. Vol.13 No.2. Hal 8-16.
Published
2024-03-29
How to Cite
Muhamad Rizaludin. (2024). Perbandingan Perbandingan Teknik Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk UMKM Batik Karangdowo. Teknomatika, 14(01), 32-39. https://doi.org/10.61423/teknomatika.v14i01.656