Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Pakan Kucing Menggunakan K-Means Clustering (Studi Kasus : Suterakoi)

Fauzi Maulana Akbar, . (2024) Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Pakan Kucing Menggunakan K-Means Clustering (Studi Kasus : Suterakoi). Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (669kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (116kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (780kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (922kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (64kB)
	Text Jurnal.pdf Restricted to Registered users only Download (501kB)

Abstract

Suterakoi merupakan perusahaan yang berlokasi di Alam Sutera. Perusahaan ini menjual pakan kucing berkualitas yang khusus untuk memenuhi kebutuhan nutrisi dan kesehatan kucing. Saat ini proses pengelolaan stok pakan kucing di gudang Suterakoi masih menggunakan cara yang konvensional, hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaksesuaian antara jumlah stok yang terdata dengan jumlah fisik sebenarnya. Karena tidak adanya laporan yang akurat tentang barang yang terjual dan ketersediaan stok pakan kucing yang ada di gudang. Hal ini mengakibatkan laporan stok pakan kucing yang tertulis tidak sesuai jumlah stok pakan kucing yang di gudang. Ini bisa mempengaruhi permintaan pelanggan terhadap stok pakan kucing yang diproduksi oleh Suterakoi. Untuk mengatasi masalah ini, penulis melakukan penelitian membangun sebuah sistem yang bisa membantu perusahaan untuk prediksi stok pakan kucing yang ada di gudang. Dalam hal ini penulis mengimplementasikan aplikasi data mining dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan dengan menggolongkan stok berdasarkan atribut-atribut tertentu seperti jenis produk, harga, atau permintaan kebutuhan. Penulis merancang aplikasi Data Mining berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai penyimpan datanya. Diharapkan pada penelitian ini dapat meningkatkan akurasi dalam memprediksi stok pakan kucing. Dengan demikian, melalui implementasi sistem prediksi data mining dapat membantu mengurangi kerugian finansial perusahaan dalam perencanaan stok pakan kucing sehingga dapat memberikan dampak postif bagi keberlangsungan bisnis.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Data mining, K means Clustering, Persedian Stok
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Sri Lestari
Date Deposited:	22 Nov 2024 02:39
Last Modified:	22 Nov 2024 02:39
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/15214

Actions (login required)

View Item