EMAIL: PASSWORD:
Front Office
UPT. PERPUSTAKAAN
Universitas Esa Unggul


Kampus Emas UEU - Jakarta Barat

Phone : 021-5674223, ext 282
Fax :
E-mail : [email protected]
Website : http://library.esaunggul.ac.id

Support (Customer Service) :
[email protected]








Welcome..guys!

Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
LIVE SUPPORT


Astrid Chrisafi




! ATTENTION !

To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely
Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently

Still Confuse?
Please read our User Guide

Keyword
Mode
Expanded Search (for Free text search only)
 

UEU » Undergraduate Theses » Sistem Informasi
Posted by [email protected] at 13/05/2022 14:43:59  •  272 Views


PENGGUNAAN METODE ASOSIASI UNTUK PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG PADA WAREHOUSE (STUDI KASUS PT TELKOM AKSES AREA JAKARTA BARAT)

Created by :
Azha Romadhoni Yusuf ( 20170803083 )



SubjectMETODE ASOSIASI
PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG
WAREHOUSE
Alt. Subject ASSOCIATION METHODS
PREDICTION OF GOODS INVENTORY
WAREHOUSE
KeywordData Mining
metode asosiasi
Algoritma Apriori
Prediksi Stok Barang

Description:

Penerapan Data Mining metode asosiasi algoritma Apriori dalam memprediksi stok barang pada warehouse dapat digunakan untuk membantu suatu perusahaan dalam memprediksi jenis barang apa saja yang paling banyak memiliki transaksi atau lebih sering digunakan. Sehingga dapat diperoleh informasi jenis barang apa saja yang harus memiliki stok yang banyak, sedikit dan lain sebagainya. Algoritma apriori menawarkan prediksi persediaan barang pada gudang dengan menggunakan aturan asosiasi. Dengan begitu, perusahaan dapat lebih mudah menyediakan material berdasarkan kebutuhan lapangan. Penelitian ini memanfaatkan aplikasi WEKA untuk menganalisis dataset pada pengeluaran gudang sehingga menentukan pola persediaan stok barang berdasarkan transaksi paling banyak. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai minimum support sebesar 0,85 dna nilai convidence sebesar 0,99 yang memiliki 10 aturan asosiasi

Contributor:
  1. Agung Mulyo Widodo , ST, M.Sc
Date Create:13/05/2022
Type:Text
Format:PDF
Language:Indonesian
Identifier:UEU-Undergraduate-20170803083
Collection ID:20170803083


Source :
Undergraduate Theses of Computer Science

Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer

Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul

Rights :
@2022 Perpustakaan Universitas Esa Unggul


Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/penggunaan-metode-asosiasi-untuk-prediksi-persediaan-barang-pada-warehousestudi-kasus-pt-telkom-akses-area-jakarta-barat-25133.html




[ Free Download - Free for All ]

  1.  UEU-Undergraduate-25133-COVER.Image.Marked.pdf - 185 KB
  2.  UEU-Undergraduate-25133-HALAMAN PENGESAHAN.Image.Marked.pdf - 331 KB
  3.  UEU-Undergraduate-25133-ABSTRAK.Image.Marked.pdf - 167 KB
  4.  UEU-Undergraduate-25133-KATA PENGANTAR.Image.Marked.pdf - 229 KB
  5.  UEU-Undergraduate-25133-DAFTAR ISI.Image.Marked.pdf - 201 KB
  6.  UEU-Undergraduate-25133-DAFTAR PUSTAKA.Image.Marked.pdf - 270 KB
  7.  UEU-Undergraduate-25133-LAMPIRAN.Image.Marked.pdf - 1588 KB
  8.  UEU-Undergraduate-25133-BAB1.Image.Marked.pdf - 269 KB

[ FullText Content - Please, register first ]

  1. UEU-Undergraduate-25133-BAB2.Image.Marked.pdf - 291 KB
  2. UEU-Undergraduate-25133-BAB3.Image.Marked.pdf - 279 KB
  3. UEU-Undergraduate-25133-BAB4.Image.Marked.pdf - 500 KB
  4. UEU-Undergraduate-25133-BAB5.Image.Marked.pdf - 165 KB

 10 Similar Document...

     No similar subject found !

 10 Related Document...






HELP US !
You can help us to define the exact keyword for this document by clicking the link below :

Algoritma , Algoritma Apriori , Apriori , Barang , Data , Data Mining , Mining , Prediksi , Prediksi Stok Barang , Stok , asosiasi , metode , metode asosiasi



POLLING

Bagaimana pendapat Anda tentang repository kami ?

Bagus Sekali
Baik
Biasa
Jelek
Mengecewakan




128380357


Visitors Today : 8
Total Visitor : 1968035

Hits Today : 48212
Total Hits : 128380355

Visitors Online: 1


Calculated since
16 May 2012

You are connected from 172.17.121.29
using Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; [email protected])


UEU Digital Repository Feeds


Copyright © UEU Library 2012 - 2024 - All rights reserved.
Dublin Core Metadata Initiative and OpenArchives Compatible
Developed by Hassan