IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK PENEMPATAN STOK BARANG PADA PT TRANSMARCO (Studi Kasus: Pt Transmarco)

FAHARUDDIN, ADITYA (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK PENEMPATAN STOK BARANG PADA PT TRANSMARCO (Studi Kasus: Pt Transmarco). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Text (JURNAL MAHASISWA) IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK PENEMPATAN STOK BARANG PADA PT TRANSMARCO.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

In this technology-era, of course we are seem familiar with various inventory systems, however, what if there are still obstacles in determining the layout of stored goods that are not optimally and efficiently? will certainly be a problem, right? This study aims to try to optimize the placement of stock items using the Apriori algorithm, based on online buying and selling transactions in order to facilitate employees or staff in searching for goods and processing goods orders efficiently and optimally and PT TRANSMARCO's location is near the author's house, therefore the writer feels interested to do research that is as one of the requirements for the final project. Apriori algorithm is a mathematical technique used to find high frequency patterns of data taken is the data of online trading transactions at PT TRANSMARCO, from the data taken as much as 150 data that will be used as data samples / trials that will be made in the manufacturing process data model, in the storage area there are 6 large shelves grouped into 20 categories. The results obtained are in the process of F1 with treshhold (∅) = 20 get 7 categories then in process F2 with treshhold (∅) = 10 get 5 categories and in process F3 with treshhold ∅ = 5 get 2 categories. After getting the F3 then the association rules are done. and the results of research in the implementation of the layout of stock items with data minning techniques with a priori algorithm method is very optimal and efficient in the formation of itemset combinations namely men's T-shirts [MK], Men's Polo Shirts [MH], Jeans [LH], Men's Long Pants [ MP], Women's Dress [LJ] and for "If MH, LH then MK" supports 6%, and cofidence 13.04%, for "If MK, LH then MH" supports 6%, and cofidence 21.42%, for "If MK, MH then LH" supports 6%, and cofidence 27.27%, for "If MP, LJ then MK" supports 5%, and cofidence 10.86%, for "If MK, LJ then MP" supports 5 %, and cofidence 25%, for "If MK, MP then LJ" support 5%, and cofidence 23.8%. Keywords: Inventory,warehouse, apriori algorithm, association rules Dizaman yang serba teknologi ini, tentunya kita sudah familiar dengan bermacam-macam sistem inventory, namun, bagaimana jika masih kendala dalam menentukan tata letak barang yang disimpan tidak secara optimal dan effisien ? tentunya akan menjadi masalah, bukan ? Penelitian ini bertujuan untuk mencoba mengoptimalkan penempatan stok barang dengan menggunakan algoritma Apriori, berdasarkan transaksi jual beli online agar dapat mempermudah karyawan atau staff dalam melakukan pencarian barang dan memproses pesanan barang secara efisien dan optimal dan Lokasi PT TRANSMARCO berada di dekat rumah penulis, maka dari itu penulis merasa tertarik untuk melakukakan penelitian yaitu sebagai salah satu syarat untuk tugas akhir. Algoritma Apriori adalah suatu teknik matematikan yang digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi data yang diambil merupakan adalah data transaksi jual beli online pada PT TRANSMARCO, dari data tersebut diambil sebanyak 150 data yang akan di gunakan sebagai data sample/uji coba yang akan di jadikan proses pembuatan model data, pada tempat penyimpanan terdapat 6 rak besar yang dikelompokan menjadi 20 kategori. Hasil yang didapat yaitu pada proses F1 dengan treshhold (∅)=20 mendapatkan 7 kategori kemudian pada proses F2 dengan treshhold (∅)=10 mendapatkan 5 kategori dan pada proses F3 dengan treshhold ∅=5 mendapatkan 2 kategori. Setelah sudah dapat F3 nya lalu dilakukannya aturan asosiasi. dan hasil penelitian dalam penerapan tata letak stok barang dengan teknik data minning dengan metode algoritma apriori sangat optimal dan effisiel dalam pembentukan kombinasi itemset yaitu Baju kaos pria [MK], Baju Polo Pria [MH], Celana Jeans [LH], Celana Panjang Pria [MP], Dress Wanita [LJ] dan untuk "Jika MH,LH maka MK" support 6%, serta cofidence 13,04%, untuk "Jika MK,LH maka MH" support 6%, serta cofidence 21,42%, untuk "Jika MK,MH maka LH" support 6%, serta cofidence 27,27%, untuk"Jika MP,LJ maka MK" support 5%, serta cofidence 10,86%, untuk "Jika MK,LJ maka MP" support 5%, serta cofidence 25%, untuk "Jika MK,MP maka LJ" support 5%, serta cofidence 23,8% Kata kunci: Stok barang, Gudang, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi

Actions (login required)

View Item