Luqmanul, Hakim (2023) RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI KEBUTUHAN STOK KOMPONEN MOTOR DENGAN METODE LEAST SQUARE REGRESSION LINE DAN K-MEANS (STUDIKASUS: PT SURYA TRI TUNGGAL). Other thesis, UNSADA.
Text
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB 1.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB 2.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text
BAB 5.pdf Download (715kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (939kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text
HASIL TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (507kB) |
Abstract
Dalam perusahaan, penyimpanan stok barang yang tidak akurat dapat menyebabkan kekurangan stok maupun membuat stok menumpuk sehingga membuat perusahaan mengalami kerugian. Agar dapat mencegah stok barang yang tidak akurat maka diperlukan aplikasi yang dapat memprediksi ketersedian stok sehingga membantu mengurangi kekurangan dan kelebihan stok pada barang. Forecasting atau peramalan dalam sebuah program dapat digunakan sebagai metode memprediksi barang. Aplikasi ini dirancang untuk melakukan prediksi ketersedian stok dan mengclustering pada barang laris. Perancangan bentuk user interface untuk pemakai menggunakan system berbasis web, serta database MySql. Hasil dari penelitian ini adalah system peramalan stok barang menggunakan metode Least square regression dan mengclustering barang dengan metode algoritma K-Means yang dapat memberikan informasi kepada pengguna berupa hasil keakuratan dalam mengkelompokan dan memprediksi stok barang yang akan disimpan dan dijual bertujuan untuk membantu memudahkan mengendalikan persediaan stok.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | MySql, Forecasting, Interface, Clustering, Stok barang, K-Means, Least square regression |
Subjects: | 000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
Depositing User: | Suwatno Suwatno Perpustakaan |
Date Deposited: | 30 Dec 2023 08:16 |
Last Modified: | 30 Dec 2023 08:16 |
URI: | http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/7402 |
Actions (login required)
View Item |