PENERAPAN DATA MINING UNTUK REKOMENDASI PENGIRIMAN PAKET BARANG PADA SI CEPAT PENGGILINGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Total View This Week0

Institusion

Universitas Darma Persada

Author

Ardy Bagus, Prakoso

Subject

006.312 Data Mining 

Datestamp

2024-07-17 03:54:28 

Abstract :
Menumpuk produk dalam pengiriman kios kecil dapat mempengaruhi efisiensi toko, mempersulit penyimpanan, dan menyebabkan keterlambatan pengiriman dan kerugian finansial. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab permasalahan dan faktor yang mempengaruhi retensi barang dengan menganalisis data pengiriman barang. Metode penelitian yang digunakan adalah observasi langsung, wawancara kepada pegawai toko, dan analisis data riwayat pengiriman. Dengan menerapkan data mining prediktif menggunakan metode Naive Bayes dan metode Decision Tree, hasil implementasi dan perbandingan kedua metode menunjukkan bahwa nilai metode Naive Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 70%, sedangkan metode Decision The Tree diketahui memperoleh nilai akurasi sebesar 70% nilai akurasi 70%. Catatan: Dari hasil pemrosesan , membandingkan algoritma di atas, terlihat bahwa akurasi algoritma NB lebih tinggi dibandingkan algoritma pohon keputusan. 

File :
COVER.pdf
BAB 1.pdf
BAB 2.pdf
BAB 3.pdf
BAB 4.pdf
BAB 5.pdf
DAFTAR PUSTAKA.pdf
HASIL TURNITIN.pdf
Suket Hasil Cek Turnitin Ardy - Ardy Bagus Prakoso.pdf