Pengelompokan Data Material Proyek Mv Doulos Phos Hotel Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Larasanti, Larasanti (2020) Pengelompokan Data Material Proyek Mv Doulos Phos Hotel Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Skripsi thesis, Prodi Teknik Infomatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (694kB)
	Text bab IV s.d bab V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

PT. Starindo Acetech Perkasa merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang maintenance, general contractor dan supplier setiap harinya memiliki banyak data transaksi mulai dari data pembelian hingga data penjualan. Dengan banyaknya transaksi data tersebut namun belum memiliki sebuah solusi sistem yang digunakan untuk mengolah data transaksi tersebut menjadi informasi yang bermanfaat dalam mengambil keputusan untuk penyetokan material proyek sehingga untuk penyetokan material selama ini masih mengira-ngira karena data transaksi hanya berfungsi sebagai arsipan dan tidak dimanfaatkan untuk kedepannya. Selain itu barang yang dibeli pihak perusahaan untuk kebutuhan proyek dapat terjadi secara berlebihan dan kekurangan, kelebihan pembelian material dapat menyebabkan ketidakgunaan barang tersebut sehingga menumpuk di gudang menyebabkan kerugian dan kekurangan pembelian material dapat menyebabkan keterlambatan kerja sehingga dapat menyebabkan ketidakefektifan kerja. Data mining merupakan salah satu solusi yang dapat diterapkan oleh pihak perusahaan dalam menganalisis data perusahaan dalam jumlah yang banyak, metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini yaitu k-means clustering yang dapat dimanfaatkan pihak perusahaan untuk membantu manajemen penyetokan material proyek yang akan datang sehingga lebih teratur dan mengantisipasi mengalami kerugian. Data yang diolah penlitian ini yaitu data transkasi pembelian proyek MV Doulos Phos hotel dari Juli 2017 hingga Oktober 2019, menggunakan aplikasi RapidMiner. Hasil pengujian menggunakan RapidMiner dengan 23 record data pembelian, hasil dari evaluasi menetapkan hasil cluster pertama terdiri dari 14 item (tinggi), cluster kedua terdiri dari 6 item (sedang), cluster ketiga terdiri dari 3item (rendah). Dari hasil tersebut diharapkan memberikan manfaat yang membantu perusahaan lebih teratur dalam manajemen penyetokan barang-barang dan mengantisipasi mengalami kerugian di proyek yang akan datang.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Penyetokan, Data Mining, K-Means Clustering:: Depositing, Data Mining, K-means Clustering
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 005.4 Sistem Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Lia Priscilla
Date Deposited:	24 Nov 2022 11:53
Last Modified:	24 Nov 2022 11:53
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/2397

Actions (login required)

View Item