IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN KARTON BOX BERBASIS WEB (STUDI KASUS : PT. CARTONINDUS SUMBER JAYA)

SHEHMIT, DIMAS FRANS (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN KARTON BOX BERBASIS WEB (STUDI KASUS : PT. CARTONINDUS SUMBER JAYA). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

[img]
Preview
Text (COVER)
1. Hal Cover.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2. Abstrak.pdf

Download (326kB) | Preview
[img] Text (BAB I)
3. BAB I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (471kB)
[img] Text (BAB II)
4. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (617kB)
[img] Text (BAB III)
5. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (602kB)
[img] Text (BAB IV)
6. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (BAB V)
7. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (529kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
8. Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (776kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
9. Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)

Abstract

Cardboard boxes are packaging products that are made thick and have different types and types. There are quite a lot of carton box sales, considering that this product is used to package various types of products for sale. PT. Cartonindus Sumber Jaya is one of the carton box manufacturers in Indonesia. This company runs the production of cardboard boxes with materials owned before being sold to consumers. However, sometimes the number of stocks produced and the number of goods sent there is a large difference. Thus, it causes the remaining goods to accumulate because there is too much stock. Therefore we need an application that can predict the sales of cardboard boxes to companies. The results of this study indicate that the application made can be used properly to predict cardboard box sales. By predicting carton box sales, it is hoped that stock management will be more effective and efficient. The highest accuracy value obtained in an application built with 48 data training trials and 12 data testing results in an accuracy of 75%. The accuracy value obtained in this built application is also compared with the Rapid Miner application and shows the same accuracy results. Keywords: Cardboard Box, Prediction, Stock, Sales, Applications Karton Box merupakan produk kemasan yang mempunyai jenis dan tipe yang berbeda-beda. Permintaan Karton Box ini cukup tinggi karena digunakan untuk mengemas berbagai tipe produk untuk dijual. PT. Cartonindus Sumber Jaya yakni salah satu produsen karton box yang ada di Indonesia. Perusahaan ini menjalankan produksi karton box menggunakan bahan yang dimiliki sebelum menjualnya kepada konsumen. Namun, terkadang jumlah stock yang di produksi dengan jumlah barang yang dikirim itu terdapat selisih yang cukup besar. Akibatnya, terjadi penumpukan barang yang tersisa karena stock terlalu banyak. Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi yang dapat melakukan prediksi penjualan karton box pada perusahaan. Hasil penelitian ini menunjukan aplikasi yang dibuat dapat digunakan dengan baik untuk melakukan prediksi penjualan karton box. Dengan melakukan prediksi penjualan karton box maka diharapkan manajemen stock barang akan lebih efektif dan efisien. Nilai akurasi tertinggi yang didapat pada aplikasi yang dibangun dengan percobaan data training sebanyak 48 dan data testing sebesar 12 yaitu menghasilkan akurasi sebesar 75%. Nilai akurasi yang didapat pada aplikasi yang dibangun ini juga dilakukan komparasi dengan aplikasi Rapid Miner dan menunjukkan hasil akurasi yang sama. Kata kunci: : Karton Box, Prediksi, Stock, Penjualan, Aplikasi

Item Type: Thesis (S1)
Call Number CD: FIK/INFO. 23 065
NIM/NIDN Creators: 41519010138
Uncontrolled Keywords: Karton Box, Prediksi, Stock, Penjualan, Aplikasi
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum
000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: CALVIN PRASETYO
Date Deposited: 08 Sep 2023 02:31
Last Modified: 08 Sep 2023 02:31
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/80525

Actions (login required)

View Item View Item