PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MENENTUKAN PREDIKSI PRODUK-PRODUK TERLARIS PADA TOKO MADURA KECAMATAN PONDOK AREN

PRATAMA, IVAN HARDI (2022) PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MENENTUKAN PREDIKSI PRODUK-PRODUK TERLARIS PADA TOKO MADURA KECAMATAN PONDOK AREN. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Preview	Text (HAL COVER) 01 Cover.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 02 Abstrak.pdf Download (24kB) | Preview
	Text (BAB I) 03 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (137kB)
	Text (BAB II) 04 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (88kB)
	Text (BAB III) 05 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (281kB)
	Text (BAB IV) 06 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (55kB)
	Text (BAB V) 07 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (44kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 08 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (190kB)
	Text (LAMPIRAN) 09 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (264kB)

Abstract

Madura Store is an alternative retail business located in Pondok Aren District, South Tangerang City. Madura shops are usually owned by individuals, and the products they sell are daily necessities. The Madura shop has quite a lot of consumers because the selling price of the product is relatively cheaper, resulting in product supplies running out when there is more demand from consumers or the product requested is not available when there are consumers who want to buy a product because they have run out of product inventory. This research is focused on predicting the best-selling products which can later be used to solve the problem of product stock inventory. This research was conducted using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm, and the Support Vector Machine (SVM) which is used to predict the best-selling products to help and facilitate shop owners in planning for product stock supply. The KNN and SVM algorithms have the same accuracy value of 75%, but in predicting products the SVM algorithm is more accurate than KNN, because the KNN algorithm predictions are less accurate for the three products, namely sugar, mineral water, and snacks, while the SVM algorithm is only less accurate. accurate on only two products namely oil and syrup. So it can be concluded that the SVM algorithm is more accurately used to predict the best-selling products at the Madura store, Pondok Aren District. Key words: Prediction, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine ix ABSTRAK Nama : Ivan Hardi Pratama NIM : 41518010027 Pembimbing TA : Umny Salamah, ST., MMSI Judul : PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MENENTUKAN PREDIKSI PRODUK-PRODUK TERLARIS PADA TOKO MADURA KECAMATAN PONDOK AREN Toko Madura merupakan salah satu alternatif usaha retail yang berada di Kecamatan Pondok Aren, Kota Tangerang Selatan. Toko Madura biasanya dimiliki oleh perorangan, dan Produk-produk yang dijual adalah produk-produk kebutuhan sehari-hari. Toko Madura memiliki konsumen yang cukup banyak karena harga jual produk yang relatif lebih murah sehingga mengakibatkan persediaan produk habis ketika ada permintaan lebih dari konsumen atau produk yang diminta tidak tersedia saat ada kosumen yang ingin membeli suatu produk karena sudah kehabisan persediaan produknya. Penelitian ini difokuskan pada prediksi produk-produk terlaris yang nantinya dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah persediaan stok produk. Penelitian ini dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk prediksi produk-produk terlaris untuk membantu serta memudahkan pemilik toko dalam perencanaan penyediaan stok produk. Algoritma KNN, dan SVM memiliki nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 75%, tetapi dalam memprediksi produk Algoritma SVM lebih akurat disbanding KNN, Karena prediksi algoritma KNN kurang akurat pada ketiga produk yaitu gula, air mineral, dan snack, sedangkan untuk algoritma SVM hanya kurang akurat pada dua produk saja yaitu minyak dan sirup. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM lebih akurat digunakan untuk prediksi produk-produk terlaris pada toko madura Kecamatan Pondok Aren. Kata kunci: Prediksi, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine

Item Type:	Thesis (S1)
Call Number CD:	FIK/INFO. 22 107
NIM/NIDN Creators:	41518010027
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine
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 > 006 Special Computer Methods/Metode Komputer Tertentu > 006.3 Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan > 006.31 Machine Learning/Pembelajaran Mesin 100 Philosophy and Psychology/Filsafat dan Psikologi > 150 Psychology/Psikologi > 154 Subconscious and Altered States and Process/Psikologi Bawah Sadar > 154.6 Sleep Phenomena/Fenomena Tidur > 154.63 Dreams/Mimpi > 154.634 Analysis/Analisis 700 Arts/Seni, Seni Rupa, Kesenian > 750 Painting and Paintings/Seni Lukis dan Lukisan > 751 Techniques and Procedures/Teknik Seni Lukis dan Lukisan, Prosedur Seni Lukis dan Lukisan > 751.4 Techniques and Procedures/Teknik dan Prosedur > 751.49 Other Methods/Metode Lainnya
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	ADELINA HASNA SETIAWATI
Date Deposited:	06 Oct 2022 06:01
Last Modified:	06 Oct 2022 06:01
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/70015

Actions (login required)

View Item