PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI HARGA KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) & NAIVE BAYES PADA PK. JASA ABADI

Mochammad Rifai, Hidayatullah (2022) PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI HARGA KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) & NAIVE BAYES PADA PK. JASA ABADI. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (1MB)
	Text BAB 2.pdf Download (920kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (652kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (774kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (860kB)

Abstract

Fluktuasi harga kayu dipengaruhi oleh banyak faktor seperti kondisi barang, penawaran, dan permintaan. Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor mampu menghasilkan sebuah klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi peluang dimasa depan. Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor didapat sebuah prediksi harga kayu yang bisa membantu pengambil keputusan dalam menentukan harga dalam penjualan. PK. Jasa Abadi adalah sebuah perusahaan milik pribadi yang bergerak di bidang penjualan kayu yang menjual berbagai macam jenis kayu dan berbagai macam ukuran. Dalam prediksi harga perusahaan tidak menggunakan metode peramalan sehingga perusahaan mengalami kesulitan dalam memprediksi harga kayu di periode selanjutnya. Salah satu teknik data mining adalah Classification, yang digunakan untuk memprediksi hubungan antar data pada kumpulan data. Prediksi dilakukan dengan mengelompokkan data ke dalam beberapa kelas yang berbeda dengan mempertimbangkan faktor. Klasifikasi adalah kinerja aplikasi Supervised Learning dimana data pelatihan sudah memiliki label saat dimasukkan sebagai data input. Klasifikasi adalah suatu pendekatan teknik yang dapat digunakan untuk prediksi harga kayu pada PK. Jasa Abadi. Algoritma yang paling banyak digunakan dalam Teknik Klasifikasi adalah Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan kedua algoritma hal tersebut untuk memprediksi harga dan akurasi dari kedua metode tersebut.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Prediksi Harga kayu
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.1 Programming/Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	01 Dec 2022 03:02
Last Modified:	01 Dec 2022 03:02
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/4948

Actions (login required)

View Item