Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produksi Menggunakan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor

Wahyudi, Wahyudi (2023) Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produksi Menggunakan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (8MB)
	Text bab IV s.d bab V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penjualan merupakan faktor utama bagi setiap perusahaan karena dengan adanya penjualan maka suatu perusahaan akan memperoleh keuntungan yang lebih supaya usaha yang di lakukan dapat berjalan dan dapat berkembang. Namun bisa dilihat bahwa persaingan bisnis di era jaman modren sekarang begitu ketat, setiap perusahaan di wajibkan untuk membuat suatu persiapan diri secara profesional dan fleksibel sehingga perusahaan mampu bertahan dan mampu bertumbuh. TAKAdeli menyediakan beragam varian dan rasa terdiri dari brownis, bolu, cake lapis dan lainnya. Dalam pemberian informasi mengenai minat konsumen laris,sedang dan tidak laris suatu produk yang di produksi mempengaruhi permintaan konsumen sehingga sering kali perusahaan mengalami kesulitan dalam menentukan produk mana yang laris,sedang dan tidak laris agar dapat di peroduksi lebih banyak. Pada saat ini data penjualan dan produksi yang di peroleh oleh TAKAdeli Cake Boutique masih di input secara manual kedalam sistem, dengan demikian dibutuhkan suatu prediksi yang tepat untuk memproduksi jumlah produk yang diminati oleh pembeli atau konsumen. Namun dalam menentukan prediksi dibutuhkan sebuah data mining. Data mining merupakan proses menemukan sebuah hubungan dengan data yang tidak diketahui oleh pengguna dan menyajikan data dengan cara yang dapat dipahami sehingga hubungan tersebut dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Akan tetapi dalam menentukan produk laris dibutuhkan sebuah agoritma K-Nearest Neighbor agar mempermudah perusahaan mengetahui produk – produk mana saja dan varian apa saja yang diminati oleh konsumen mengunakan micosoft excel dan software rapid minner yang menghasilkan nilai peresentasi nilai akurasi 83,33%..

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Agoritma K-Nearest Naighbour, Data Mining, Prediksi Produksi: Data Mining, K-Nearest Naighbour Agorithm, Production Prediction
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Melsa Yulia
Date Deposited:	27 May 2023 04:37
Last Modified:	27 May 2023 04:37
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/3008

Actions (login required)

View Item