IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MANAJEMEN STOK BARANG PADA TOKO DINAR Studi Kasus: Toko Dinar

Pratama, Gianola Maulvi (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MANAJEMEN STOK BARANG PADA TOKO DINAR Studi Kasus: Toko Dinar. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (5MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (1MB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (20MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (571kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (618kB)

Abstract

Dalam menghadapi persaingan bisnis dan meningkatkan pendapatan perusahaan, dibutuhkan pelayanan yang baik agar pembeli puas terhadap kinerja perusahaan. Salah satu cara memberikan pelayanan yang baik adalah dengan selalu menyediakan barang yang diinginkan oleh pembeli dengan menjamin ketersediaan barang yang akan dijual. Hal ini berhubungan dengan stok barang, dimana pihak penjual dituntut untuk selalu menyediakan stok barang agar pembeli tidak kecewa dan beralih ke penjual lainnya karena barang yang diinginkan tidak tersedia. Untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat terbatasnya ketersediaan stok barang, dibutuhkan suatu sistem manajemen stok yang dapat membantu pihak perusahaan dalan mengambil keputusan barang mana yang akan diprioritaskan untuk disediakan. Sistem manajemen stok didapat dengan mempertimbangkan jumlah stok, nilai keuntungan, jumlah penjualan per periode waktu dan jenis barang. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering dan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian algoritma diketahui bahwa barang jenis FB _6X10 adalah barang yang diprioritaskan karena memiliki nilai KNN minimum dengan nilai 2.

Actions (login required)

View Item