ANALISIS PREDIKSI PRODUK TERLARIS PADA SUPERMARKET BOERSA KAMPUS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN REGRESI LINEAR

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk terlaris pada Supermarket Boersa Kampus Purwokerto dan faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan produk terlaris tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data transaksi menggunakan algoritma Naive Bayes dan Regresi Linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa produk terlaris di Supermarket Boersa Kampus adalah Pensil 2B Joyko, Sabun Batangan Nuvo "Biru", Shampo Sachet Pantene "Ungu", Pasta Gigi Pepsodent, dan Masker Mouson KN95. Faktor-faktor yang berkontribusi pada penjualan produk terlaris adalah tingkat pembelian berulang yang tinggi dan adanya diskon dan penawaran khusus. Algoritma Naive Bayes juga terbukti memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan Regresi Linear. Penelitian ini memberikan wawasan baru bagi Supermarket Boersa Kampus dalam mengoptimalkan persediaan dan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan produk terlaris serta menghadirkan kontribusi pada pengembangan ilmu pengetahuan dan metode analisis prediksi di bidang bisnis.