IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMASI STRATEGI PEMASARAN PADA CV. LICM (BERAS SELANCAR)

FERRY MARTA, DINATA and Helda, Yudiastuti (2020) IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMASI STRATEGI PEMASARAN PADA CV. LICM (BERAS SELANCAR). Diploma thesis, Universitas Bina Darma.

	Text BAB 0.pdf Download (314kB)
	Text BAB 1.pdf Download (25kB)
	Text DAF. PUSTAKA.pdf Download (9kB)

Abstract

Data mining adalah proses untuk menemukan pola-pola baru dalam data dengan menyaring jumlah besar. Pola pencarian data mining menggunakan teknologi pengenalan pola yang mirip dengan teknik statistik dan teknik matematika. Pola yang ditemukan diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna untuk menghasilkan manfaat ekonomi, efektivitas dan efisiensi. Salah satu metode data mining adalah klasifikasi yaitu teknik data mining yang memiliki kemampuan klasifikasi yang bertujuan mengambil keputusan dengan memprediksikan suatu kasus, berdasarkan hasil klasifikasi yang diperoleh. Algoritma Naive Bayes Classifier dapat digunakan untuk memprediksi laris dan kurang laris produk yang dipasarkan berdasarkan bukti yang diberikan. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu metode data mining yang dapat digunakan untuk mendukung strategi promosi yang efektif dan efisien. Hasil dari penelitian ini adalah penerapan algoritma data mining yang dibangun menggunakan Naive Bayes Classifier dapat memberikan informasi penting seperti hasil prediksi yang menarik dalam pemasaran yang dapat digunakan untuk membantu Tim Pemasaran CV. LICM. Data yang digunakan adalah data penjualan beras pada tahun 2018. Prediksi hasil yang diperoleh, diharapkan dapat membantu untuk mendukung strategi promosi yang berdampak pada efektivitas dan efisiensi promosi dan meningkatkan jumlah penjualan beras.

Actions (login required)

View Item