KOMPARASI METODE PREDIKSI RESTOCK DENGAN PENDEKATAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Dalam bentuk buku karya ilmiah
EVA MAHDYTA KISWANA
Informasi Umum
Kode
25.04.1239
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine - Learning
Dilihat
186 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Manajemen persediaan merupakan elemen penting dalam operasional supermarket untuk mencegah kelebihan atau kekurangan stok yang dapat menyebabkan kerugian finansial. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode prediksi restock, yaitu <em>K-Nearest Neighbor </em>(K-NN) dan <em>Support Vector Machine</em> (SVM), dalam meningkatkan akurasi prediksi kebutuhan stok pada supermarket. Data penjualan digunakan sebagai basis untuk implementasi kedua algoritma tersebut. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, implementasi algoritma, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-NN menghasilkan akurasi sebesar 88,75% dan SVM menghasilkan akurasi sebesar 88,26%, dengan K-NN memberikan performa lebih baik secara keseluruhan. Penelitian ini diharapkan dapat membantu supermarket dalam mengoptimalkan manajemen persediaan dan memberikan wawasan baru untuk pengembangan sistem prediksi stok yang lebih efektif.<br /> <strong>Kata Kunci</strong>: <em>K-Nearest Neighbor</em> (K-NN), Manajemen persediaan, Prediksi <em>restock</em>, <em>Support Vector Machine</em> (SVM), Supermarket.<br />
- BBK4FBB3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
- BBK4EBB3 - PENGEMBANGAN SISTEM CERDAS
- BZK4BAA4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | EVA MAHDYTA KISWANA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Khairun Nisa Meiah Ngafidin, Sukmadiningtyas |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi - Kampus Purwokerto |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
