ALGORITMA K-MEANS UNTUK MEMPREDIKSI STOK BAHAN BAKU PRODUKSI

NANANG, ARIFIN and RONY HERI, IRAWAN and INTAN NUR, FARIDA (2022) ALGORITMA K-MEANS UNTUK MEMPREDIKSI STOK BAHAN BAKU PRODUKSI. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_17103020030.pdf Download (2MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_02.pdf Download (162kB)
	Text (BAB 3) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_3.pdf Download (924kB)
	Text (BAB 4) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_04.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 5) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_-5.pdf Download (48kB)
	Text (REFERENCES) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_06_ref.pdf Download (50kB)
	Text (COVER S/D BAB 1 + REFERENCES) RAMA_55201_17103020030_0711018102_0704108701_front_ref.pdf Download (608kB)

Abstract

Penelitian ini di latarbelakangi oleh terjadinya penumpukan stok bahan baku yang ada di UD. Maharani Toys. UD. Maharani Toys merupakan Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) yang memproduksi berbagai alat permainan edukasi yang berbahan dasar kayu, hardboard, spon, dan acrylic. Penumpukan bahan baku berdampak menurunnya kualitas dari bahan baku itu sendiri, bahkan ada yang tidak bisa terpakai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada UD. Maharani Toys terkait pembelian bahan baku yang akan datang. Dengan sistem yang dikembangkan akan diperoleh produk apa saja yang dapat diprioritaskan untuk pembelian bahan baku yang akan datang. Perhitungan pada sistem yang dikembangkan menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Sistem yang dikembangkan telah melalui tahap pengujian, tahap pengujian meliputi. Pada pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa dalam pembuatan dan penggunaan sudah sesuai tujuan, yaitu mudah digunakan (user friendly) dengan hasil presentase yaitu 95%, Interaksi dalam sistem mudah dimengerti dengan hasil presentase yaitu 90%, Sistem memiliki tampilan yang menarik dengan hasil presentase yaitu 90%, Penyusunan tata letak yang tepat dengan hasil presentase yaitu 80%, Penyajian informasi memenuhi kebutuhan user dengan hasil presentase yaitu 85%. Dan yang terakhir adalah pengujian data yaitu dengan menguji sistem dengan perhitungan excel. Keakuratan hasil yang dihasilkan adalah 100%. Dari hasil pengembangan sistem prediksi stok bahan baku dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering pada UD. Maharani Toys diharapkan dapat membantu UD. Maharani Toys dalam menentukan prioritas pada pembelian bahan baku yang akan datang, sehingga dapat meminimalisir terjadinya penumpukan stok bahan baku yang dapat merugikan UD. Maharani Toys.

Actions (login required)

View Item