Skripsi/Tugas Akhir

Aplikasi Data Mining dengan Algoritma General Regression Neural Network untuk Prediksi Penjualan Kaca

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Berdasarkan pada masalah penjualan yang terjadi pada toko kaca yaitu sering terjadi kehabisan stok pada saat penjualan sedang meningkat jadi sering terjadi komplain ataupun pembatalan pada pemesanan kaca yang membuat toko kaca mengalami kerugian. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi untuk memprediksi penjualan kaca pada bulan selanjutnya dengan menerapkan metode General Regression Neural Network berbasis web, diharapkan dapat membantu pihak toko dengan sistem penjualan mereka agar mengetahui jumlah penjualan mereka pada bulan selanjutnya dan penjualan yang lebih baik, sehingga diharapkan juga bisa menurunkan angka kerugian yang cukup besar pada saat penjualan sedang naik. Metode General Regression Neural Network dapat digunakan untuk memprediksi penjualan kaca pada bulan selanjutnya. Berdasarkan data yang dijadikan data training dengan menggunakan Teknik Sigmoid Biner pada algoritma General Regression Neural Network yang dimana dapat memprediksi 5 data pengujian untuk prediksi penjualan sehingga menghasilkan akurasi pada kaca 1 × 2 m sebesar 69% dan kaca 1.2 × 1.5 m sebesar 65.97%, dalam proses prediksi akan semakin akurat dengan bertambahnya jumlah data latih, serta algoritma General Regression Neural Network dapat diterapkan pada aplikasi berbasis web sebagai prediksi penjualan. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan black box testing menunjukan bahwa 15 modul yang telah dibuat berjalan dengan baik dan sesuai harapan.
Kata Kunci: Prediksi, Kaca, Data Mining, General Regression Neural Network

ABSTRACT
Based on the sales problem that occurs in the glass shop, that is, it often runs out of stock when sales are increasing, so complaints or cancellations often occur on glass orders which make the glass shop suffer losses. This study aims to design an application to predict glass sales in the following month by applying the web-based General Regression Neural Network method, it is hoped that it can help the store with their sales system to find out the number of their sales in the following month and better sales, so it is also expected to reduce the number of losses is quite large when sales are on the rise. The General Regression Neural Network method can be used to predict glass sales in the following month. Based on the data used as training data using The Binary Sigmoid Technique on the General Regression Neural Network algorithm which can predict 5 test data for sales predictions so as to produce an accuracy of 1 × 2 m glass by 69% and 1.2 × 1.5 m glass by 65.97%, in the prediction process will be more accurate with the increase in the amount of training data, and the General Regression Neural Network algorithm can be applied to web-based applications as sales predictions. Based on the results of testing using black box testing, it shows that the 15 modules that have been made are running well and as expected.
Keywords: Prediction, Glass, Data Mining, General Regression Neural Network

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 22-46 YUN a - 0430TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2022

Deskripsi Fisik

xvi + 108 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 22-46

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan September 2022

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Data Mining
General Regression Neural Network

Lampiran File