Prediksi Penjualan dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average dan Naïve Bayes Classifier

JULIANTO HERMAWAN

Informasi Umum

Kode

19.04.3177

Klasifikasi

006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Program-software

Dilihat

78 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Abstrak ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) dan Naïve Bayes merupkan dua metode prediksi yang berguna dalam meramalkan suatu kasus dengan perbedaan jenis data dan hasil nilai keluaran. Dengan kelebihan dan kekurangan kedua metode di atas berbagai penelitian dilakukan dengan memanfaatkan kedua metode di atas dengan kasus dan data yang berbeda-beda. Namun belum pernah dicoba untuk membandingkan kedua metode prediksi ini dalam satu kasus dan data yang sama. Sehingga pada penelitian ini dilakukan pengujian terhadap metode tersebut dengan tujuan memperoleh metode terbaik dengan pebandingan akurasi. Dilakukan dua uji coba terhadap ARIMA dan Naïve Bayes dengan perbedaan jumlah data training dan testing yang dipakai. Data yang digunakan adalah data penjualan periode Januari 2018 - Maret 2019 untuk ARIMA dan Januari 2019 – Maret 2019 untuk Naïve Bayes. Diperoleh metode peramalan terbaik adalah Naïve Bayes dengan perolehan nilai akurasi sebesar 66 persen pada perbandingan penggunaan data training dan testing sebesar 80:20.

Kata kunci: ARIMA, Naïve Bayes classifier, Confusion Matrix, RMSE