UDiNus Repository

Clustering Data Ekspor Rotan Plastik Sintetis PT. MAzuvo Indo Dengan Algoritma Jaringan Kohonen

ANGGA, INDRAWAN NOVA (2014) Clustering Data Ekspor Rotan Plastik Sintetis PT. MAzuvo Indo Dengan Algoritma Jaringan Kohonen. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (1147Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF
    Download (4015b) | Preview

      Abstract

      Dengan kemajuan teknologi informasi dewasa ini, kebutuhan akan informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga informasi akan menjadi suatu elemen penting dalam perkembangan masyarakat saat ini dan waktu mendatang. Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi-potensi informasi yang ada. Dalam penelitian ini, peneliti mengolah data ekspor menggunakan algoritma jaringan kohonen, yaitu dengan mengelompokkan data ekspor plastik sintetis dalam beberapa cluster berdasarkan karakteristik data untuk menemukan informasi yang tersembunyi dari kumpulan data ekspor barang rotan. Data atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah wilayah atau negara, nama barang, warna dan harga. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu PT Mazuvo Indo untuk memprediksi strategi promosi yang dilakukan di berbagai wilayah dan juga meminimalisir kerugian terhadap perusahaan dengan menganalisa data dalam satu tahun. Informasi yang diperoleh dalam penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dalam menentukan strategi dan pengambilan keputusan yang tepat guna produksi perusahaan lebih efektif dan efisien.

      Item Type: Article
      Subjects: T Technology > Teknik Informatika
      Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
      Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
      Depositing User: Psi Udinus
      Date Deposited: 10 Oct 2014 17:57
      Last Modified: 16 Nov 2014 02:45
      URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/13248

      Actions (login required)

      View Item