Title
Now showing items 701-705 of 1401
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APIORI UNTUK REKOMENDASI JENIS ROTI BAGI PELANGGAN
Fachry, Muhammad () 2021Data mining ialah operasi resourcing dan penggunaan data untuk mencari pola atau hubungan dari sekumpulan data yang berukuran besar. Data mining telah diimpelementasikan pada berbagai aspek, salah satunya pada bidang penjualan produk roti. Pihak perusahaan dapat mengetahui minat pembeli dengan memanfaatkan data mining untuk mengolah data penjualan produk roti. Penelitian ini menganalisis tentang pencarian informasi dari data transaksi penjualan roti menggunakan data mining dengan algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan jenis aturan asosiasi (Association Rules) dalam menentukan pola kombinasi itemset dan aturan asosiasi. Kata Kunci : Algoritma apriori, association rules, data mining
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA PENENTUAN HASIL PENJUALAN DALAM STRATEGI PEMASARAN
Rozi, Muhammad Fakhrul () 2023Di era digital saat ini strategi pemasaran harus dimiliki setiap thriftshop /toko agar dapat memprediksi hasil produk yang akan dijual ke depannya. Dalam memprediksi data diperlukan pengolahan data yang efektif dan efisien, salah satu teknik dalam mengolah data dalam data mining yaitu naive bayes. Naive bayes dapat mengklasifikasikan data sesuai kategori-kategori yang digunakan sehingga peneliti dapat memprediksi hasil penjualan barang. Dengan data penjualan 2,5 tahun terakhir, peneliti membagi datanya menjadi 900 data traning dan 209 data testing sebagai pengujian datanya, maka didapatkan hasil pengujian pengklasifikasi sebesar 0.598 pada Akurasinya, 0.493 pada Classification accuracy , 0.472 pada F1, 0.557 pada precision dan 0.493 pada recall. Peneliti memakai aplikasi orange untuk pengujiannya dan memvisualisasikan hasil dari prediksi penjualan 1/2 tahun berikutnya. Kata Kunci : Strategi Pemasaran, Data Mining, Naive Bayes, Orange
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI BUAH KELAPA SAWIT PADA PT.LNK KEBUN BASILAM MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0
Nasution, Elvira Hanum () 2021ABSTRAK PT.LNK Kebun Basilam merupakan perkebunan besar swasta yang berada di Kebun Basilam Kabupaten Langkat. Dalam setiap tahunnya perusaahan ini memiliki permasalahan dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit. Hasil produksi yang tidak tepat menjadi penyebab kesalahan dalam pengambilan kebijakan. Perencanaan yang dilakukan terkadang masih memberikan hasil yang kurang optimal. Hal ini disebabkan karena proses perhitungannya yang masih menggunakan analisis manual. Teknik prediksi yang digunakan adalah metode pembelajaran algoritma C5.0. Metode ini memiliki kelebihan untuk menangani masalah seperti missing value dan data dengan jumlah yang besar. Algoritma ini juga dapat melakukan training data dalam waktu yang cepat untuk digunakan dalam testing data. Data yang digunakan adalah data produksi pada tahun 2019. Kata Kunci : Produksi, Kelapa sawit, Data mining, Algoritma C5.0.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGIDENTIFIKASI POLA ASOSIASI PEMINATAN PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Hasibuan, Muhammad Reza Al Faiz () 2024Kesalahan dalam pemilihan peminatan program studi oleh mahasiswa merupakan masalah yang dapat memengaruhi hasil akademik dan masa depan akademik mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma Apriori dalam konteks identifikasi pola asosiasi antara mata kuliah dalam program studi Teknik Informatika di Universitas Harapan Medan Fakultas Teknik dan Komputer. Dengan menggunakan algoritma ini, penelitian ini memberikan solusi untuk merancang kurikulum yang lebih efisien dan relevan dengan kebutuhan mahasiswa serta industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu mengidentifikasi pola asosiasi antara pilihan mata kuliah dan peminatan mahasiswa dengan tingkat kepercayaan yang tinggi. Contohnya adalah korelasi antara stambuk mahasiswa dan pilihan program studi tertentu seperti Multimedia dan Jaringan. Analisis ini memberikan wawasan yang berharga bagi universitas dalam mengoptimalkan penyusunan kurikulum agar lebih sesuai dengan minat dan kebutuhan mahasiswa, sehingga dapat meningkatkan kualitas pendidikan tinggi. Dengan menggunakan rumus Apriori dilakukan langkah algoritma dengan mencari Itemset Frekuensi, Support, Confidence, Pruning, dan Generate Aturan Asosiasi. Penelitian ini menemukan asosiasi antara stambuk dan pilihan program studi mahasiswa di Universitas Harapan Medan Fakultas Teknik dan Komputer. Sebagai contoh, terdapat asosiasi yang signifikan antara stambuk 2021 dan program studi Multimedia, di mana 40% dari mahasiswa dengan stambuk 2021 juga memilih program studi Multimedia, dengan tingkat kepercayaan sebesar 76,67%. Kata Kunci : Data Mining, Mahasiswa, Apriori, Program Studi.
PENERAPAN EVALUASI MANAJEMEN PERAWATAN DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA HASIL PRODUKSI MESIN PACKING WAFER DI PT. SIANTAR TOP. TBK MEDAN
Dermawansyah () 2020Dalam berkaitan dengan hal tersebut, maka pihak yang menangani masalah perawatan harus mampu menemukan sistem perawatan yang paling baik untuk dapat meminimasi jumlah breakdown mesin dan biaya perbaikan atau perawatan mesin yang dikeluarkan. Mesin wafer packing merupakan wafer produksi yang menghasilkan produk unggulan Wafer ini bagi perusahaan karena menghasilkan produk paling banyak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kondisi maintenance dari PT. Sintar top tbk dan bagaimana tingkat efektivitas dari wafer serta bagaimana rekomendasi yang tepat untuk meningkatkan efektivitas dari wafer. Metode yang digunakan adalah Overall Equipment Effectiveness Setelah dilakukan penelitian, diperoleh nilai rata-rata Overall Equipment Efectiveness dari wafer adalah sebesar 34,00%.. Hasil ini masih jauh dari standar world class yaitu 85%. Diketahui bahwa losses terbesar yang menyebabkan rendahnya nilai OEE ini adalah Reduced speed losses sebesar 143,3% dan defect losses sebesar 9,68% dari keseluruhan losses. Yang menyebabkan rendahnya losses terdiri dari factor mesin, manusia, lingkungan, dan metode. Factor mesin dan manusia merupakan factor yang paling dominan. Untuk mengurangi kerugian tersebut, perusahaan sebaiknya memberikan pelatihan skill dan pengetahuan kepada operator tentang tanda- tanda kerusakan alat tersebut. Selain itu operator diberikan tambahan pekerjaan berupa perawatan peralatan yang sering digunakannya dalam bekerja sehingga pekerjaan bagian maintenance bisa lebih terfokus. Kemudian perusahaan harus lebih memperhatikan kenyamanan operator dalam bekerja sehingga kelelahan bisa dikurangi dan produktivitas operator lebih meningkat serta meningkatkan kepedulian operator terhadap alat yang digunakannya. Kata kunci : Evaluasi Manajemen Perawatan, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses