UNIVERSITAS BINA DARMA, UNIVERSITAS BINA DARMA (2022) Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang). Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang).
|
Text
10. Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Regional Part Depo Auto 2000 Palembang).pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Dalam memprediksi persediaan barang banyak metode yang dapat dilakukan antara lain yaitu dengan melakukan pengolahan data penjualan menggunakan metode Data Mining yang disertai dengan algoritma apriori didasarkan pada proses pembelian yang dilakukan oleh konsumen berdasarkan keterkaitan antar produk yang dibeli. Dengan menggunakan algoritma apriori pihak perusahaan dalam hal ini adalah Regional Part Depo Auto 2000 Palembang dapat menyediakan spare part yang dibutuhkan oleh konsumen khususnya dilingkungan Sumatera Selatan tanpa harus melakukan proses indent hal ini dikarenakan banyaknya jumlah spare part yang harus di sediakan oleh PT. Depo Toyota guna melayani kebutuhan konsumen di lingkungan Sumatera Selatan. Adapun tahapan data mining yang di gunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari proses data cleaning and integration, data selection and integration, data mining, evaluation and prentation. Dari proses diatas didapat pola keterkaitan spare part sebanyak 646 dari jumlah spare part sebanyak 338
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | H Social Sciences > H Social Sciences (General) |
| Divisions: | Faculty of Law, Arts and Social Sciences > School of Social Sciences |
| Depositing User: | Mr Edi Surya Negara |
| Date Deposited: | 16 Jun 2022 15:51 |
| Last Modified: | 16 Jun 2022 15:51 |
| URI: | http://eprints.binadarma.ac.id/id/eprint/11589 |
Actions (login required)
 |
View Item |
