RESTI, HUTAMI (2016) IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN FURNITURE PADA CV. OCTO AGUNG JEPARA. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
| PDF Download (3872b) | Preview | |
PDF Download (594Kb) | ||
PDF Download (14Kb) | ||
PDF Download (115Kb) | ||
| PDF Download (146Kb) | Preview | |
| PDF Download (173Kb) | Preview | |
| PDF Download (208Kb) | Preview | |
| PDF Download (169Kb) | Preview | |
PDF Download (81Kb) | ||
PDF Download (473Kb) | ||
PDF Download (729Kb) | ||
PDF Download (12Kb) |
Abstract
Perusahaan yang didirikan dengan tujuan menghasilkan barang atau jasa yang ditujukan untuk memenuhi kebutuhan konsumen juga untuk memperoleh keuntungan bagi perusahaan tersebut. Perusahaan pasti mempunyai tujuan jangka panjang agar dimasa depan mengalami perubahan yang lebih baik dan berkembang dari sebelumnya. Dan salah satu kegiatan usaha yang harus dilakukan agar perusahaan tetap berjalan dan berkembang adalah penjualan. Keputusan yang diambil pemegang tanggung jawab perusahaan akan mempengaruhi perusahaan dimasa depan. Salah satu keputusan yang harus ditentukan yaitu produk yang akan diproduksi dan dijual untuk periode selanjutnya. Dalam menentukan keputusan diperlukan metode agar keputusan yang akan diambil dapat tepat sasaran. Teknik yang digunakan untuk memperkirakan keadaan pada periode selanjutnya disebut prediksi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode K-Nearest Neighbor untuk melakukan prediksi data penjualan furniture pada CV. Octo Agung Jepara. Hasil penelitian menunjukan metode yang diusulkan berhasil diimplementasikan untuk menyelesaikan kasus prediksi penjualan dengan tingkat error atau MSE sebesar 6 persen dan akurasi 94 persen.
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: | 22 Sep 2016 13:19 |
Last Modified: | 22 Sep 2016 13:19 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/18785 |
Actions (login required)
View Item |