Pemanfaatan Metode Naive Bayes Multinomial untuk analisis Pergerakan Stok Barang

Authors

  • Luigi Nakata Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Resty Wulanningrum Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/ejckq555

Abstract

Pengelolaan persediaan stok barang merupakan aspek penting dalam operasional toko ritel karena berpengaruh terhadap kelancaran penjualan dan efisiensi persediaan. Toko Bu Sakini masih mengalami kesulitan dalam menentukan kategori pergerakan stok barang karena proses identifikasi dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pergerakan stok barang ke dalam kategori Fast Moving, Normal Moving, dan Slow Moving menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data penelitian berasal dari histori transaksi penjualan harian Toko Bu Sakini selama November 2025. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi data, pelabelan kelas, proses klasifikasi, dan evaluasi model menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 74% dan mampu mengenali kategori Slow Moving dengan baik. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Multinomial Naive Bayes dapat membantu pengelolaan stok barang secara lebih objektif dan efisien.

Keywords:

Data Mining, Multinomial Naive Bayes, Stok Barang, Fast Moving, Normal Moving, Slow Moving

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] P. Z. Herlambang, N. Rahaningsih, and I. Ali, “Optimasi Manajemen Persediaan Dengan

Klasifikasi Naive Bayes di Toko Baja Mandiri,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika,

vol. 9, no. 4, 2025. doi: https://doi.org/10.36040/jati.v9i4.13900

[2] N. Rahmah, A. A. Ningrum, and Kamarudin, “Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk

Prediksi Stok Barang Bangunan Di Toko Bangunan Bersaudara,” Jurnal Media

Informatika (JUMIN), vol. 6, no.3,pp.1930–1937,2025.

doi: https://doi.org/10.55338/jumin.v6i3.6239

[3] Erni1,Kamarudin,and Windarsyah Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Naive Bayes

Untuk Optimalisasi Persediaan Toko Ahmad Adam Erni, “JURITEK: Jurnal Ilmiah Teknik

Mesin, Elektro dan Komputer,” 2025, doi: 10.51903/juritek.v5i2.3907.

[4] R. Laschka, Z. Santoso, R. Helilintar, P. Kasih, U. Nusantara, and P. Kediri, “Penerapan

Metode Naïve Bayes dalam Sistem Restock Barang pada Toko Ffactory2nd,” Jurnal

Nusantara Of Engineering, vol. 7, no. 1, 2024,

doi: https://doi.org/10.29407/noe.v7i01.21964

[5] W. Setyadi and Nurajijah, “Sistem Informasi Logistik untuk Optimalisasi Pengelolaan

Stok Barang pada Toko Bangunan,” Bit-Tech (Binary Digital - Technology), vol. 7, no. 2,

pp. 307–313, Dec. 2024, doi: https://doi.org/10.32877/bt.v7i2.1776

[6] W. Nursahid, B. I. Nugroho, and S. Syefudin, “Optimalisasi Preprocessing Data

Menggunakan Pendekatan CRISP-DM untuk Meningkatkan Kualitas Klasifikasi Penyakit

Jantung,” RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, vol. 4, no. 3, pp.

3621–3626, Aug. 2025, doi: 10.31004/riggs.v4i3.2514.

[7] I. F. Prasetyo and Y. R. Sipayung, “Penerapan Data Mining pada Persediaan Barang

Mentah dan Barang Jadi dengan Metode Naive Bayes untuk Optimasi Kerja Sama Antara

Masyarakat Dan Badan Usaha Desa” doi: https://doi.org/10.35473/.v1i2.1868

[8] A. Putra, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Harga Kayu Manis Menggunakan

Algoritma Regresi Linear Sederhana,” Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT), 2025.

doi: https://doi.org/10.62357/jsit.v4i3.825

[9] Findra Kartika Sari Dewi and Tri Purnomo Aji, “Klasifikasi Berita Menggunakan Metode

Multinomial Naïve Bayes,” SCAN Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. XVI,

no. 3, 2021.

doi : https://doi.org/10.33005/scan.v16i3.2870

[10] Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I. Ali, “Implementasi Algoritma Naïve

Bayes Untuk Prediksi Persediaan Barang Rotan,” KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen

Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 28–34, 2022, doi:

10.32485/kopertip.v4i1.112.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 2 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

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

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Pemanfaatan Metode Naive Bayes Multinomial untuk analisis Pergerakan Stok Barang. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(2), 1863-1869. https://doi.org/10.29407/ejckq555