Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Naive Bayes Untuk Optimalisasi Persediaan Toko Ahmad Adam

Abstract

Toko Ahmad Adam adalah toko sembako yang menyediakan kebutuhan pokok seperti beras, minyak goreng, mie instan, dan gula. Pengelolaan stok yang masih dilakukan secara manual menyulitkan pemilik toko dalam menetapkan prioritas pengadaan barang. Ketiadaan sistem klasifikasi stok menyebabkan ketidakseimbangan antara kebutuhan dan ketersediaan barang, sehingga berisiko terjadi kekurangan atau kelebihan stok. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi stok guna mengoptimalkan pengelolaan persediaan. Metode yang digunakan adalah algoritma Naive Bayes dengan input berupa jumlah stok, frekuensi barang masuk, dan data kategori barang. Model klasifikasi ini menghasilkan pengelompokan barang ke dalam dua kategori, yaitu laku cepat dan kurang laku, berdasarkan kecepatan habisnya stok dalam periode waktu tertentu. Hasil klasifikasi digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan pengadaan barang. Pendekatan ini mampu menyajikan informasi relevan untuk membantu pemilik toko dalam menentukan barang yang perlu segera diisi ulang maupun yang pengadaannya dapat ditunda, sehingga pengelolaan persediaan menjadi lebih efisien dan efektif.