PREDIKSI PERSEDIAAN BAHAN BAKU PEMBUATAN PEMPEK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDY KASUS : HOME INDUSTRY PEMPEK YURA)

Abstract

Pempek  Yura  is  one  of  the  home  industries  that  produces  several  types  of  pempek,  namely  Pempek  Kapal  Selam,  Pempek  Lenjer,  Pempek  Kulit,  and  Tekwan  having  the  addresses  at  Jelupang,  Tangerang  Selatan,  Banten.  There  are  frequent  stockouts  of  raw  material  for  Mackerel,  Sago  and  Eggs  which  prevent  the  production  of  goods  and  disappoint  consumers  resulting  in  cancellations,  so  raw  material  predictions  are  needed  to  determine  the  plan  for  supplying  raw  material  stocks.  To  determine  the  future  raw  material  requirements.  This  research  focuses  on  predicting  the  stock  of  pempek  raw  materials  so  that  production  continues,  and  raw  materials  are  always  available.  Stock  prediction  analysis  is  adjusted  from  production  and  sales  data,  from  production  and  sales  data  data  processing  is  carried  out  using  the  Knowledge  Discovery  in  Database  stage,  namely  by  selecting  the  data  needed  in  data  mining,  then  processing  the  data  by  deleting  empty  sales  data,  changing  the  numerical  data  cannot  be  processed  by  naïve  Bayes  data  mining,  then  data  mining  uses  the  Rapid  Miner  Application  Version  9.10  with  the  naïve  Bayes  method.  The  operators  used  in  rapidminer  are  Retrive,  Cross  Validation,  Naïve  Bayes,  Apply  Model  and  Performance.  Accuracy  results  with  the  rapid  miner  in  this  study  showed  99.57%  with  details  of  Prediction  Results  for  raw  materials  Enough  207  data  while  raw  materials  lacked  22  data.