PERANCANGAN BERBASIS WEB UNTUK CLUSTERING
DAN PREDIKSI JUMLAH PENJUALAN DENGAN METODE
K-MEANS DAN REGRESI POLINOMIAL
Studi Kasus : CV. MUG SABI SABLON
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Tommy, Sudibyo
Subject
005.1 Programming/Pemrograman
Datestamp
2024-01-29 04:56:45
Abstract :
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi tambahan, serta membuat sebuah aplikasi yang dapat memonitoring dan mengelompokkan data yang dapat digunakan pada CV. Mug Sabi Sablon untuk memudahkan pendataan stok barang. Data yang digunakan berupa data barang seperti data barang masuk, data barang keluar, jumlah barang masuk, jumlah barang keluar, dan data dari pengguna sperti, nama, password, email, no handphone. Pengolahan datanya masih manual sehingga membutuhkan machine learning pada aplikasi yang dibuat agar data tersebut dapat dikelompokkan dan diatur penjadwalan dengan baik. Aplikasi yang dibuat menggunakan metode K-Means dan Regresi Polinomial, machine learning dan penjadwalan tersebut akan diuji dan dievaluasi untuk pengclusteran pengelompokan data sehingga dapat mengetahui suatu barang yang banyak peminatnya. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP. Tujuan dari penelitian ini pertama untuk mengelompokkan jumlah penjualan dengan metode KMeans dan untuk memprediksi jumlah penjualan dengan metode Reggresi Polinomial, kedua metode tersebut yang berbasis machine learning menggunakan libbrary PHP ML (machine learning). Penentuan kebutuhan sistem dilakukan dengan cara observasi dan wawancara dengan pihak terkait dan pembimbing lapangan.
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi tambahan, serta membuat sebuah aplikasi yang dapat memonitoring dan mengelompokkan data yang dapat digunakan pada CV. Mug Sabi Sablon untuk memudahkan pendataan stok barang. Data yang digunakan berupa data barang seperti data barang masuk, data barang keluar, jumlah barang masuk, jumlah barang keluar, dan data dari pengguna sperti, nama, password, email, no handphone. Pengolahan datanya masih manual sehingga membutuhkan machine learning pada aplikasi yang dibuat agar data tersebut dapat dikelompokkan dan diatur penjadwalan dengan baik. Aplikasi yang dibuat menggunakan metode K-Means dan Regresi Polinomial, machine learning dan penjadwalan tersebut akan diuji dan dievaluasi untuk pengclusteran pengelompokan data sehingga dapat mengetahui suatu barang yang banyak peminatnya. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP. Tujuan dari penelitian ini pertama untuk mengelompokkan jumlah penjualan dengan metode KMeans dan untuk memprediksi jumlah penjualan dengan metode Reggresi Polinomial, kedua metode tersebut yang berbasis machine learning menggunakan libbrary PHP ML (machine learning). Penentuan kebutuhan sistem dilakukan dengan cara observasi dan wawancara dengan pihak terkait dan pembimbing lapangan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
