PENGELOMPOKAN TINGKAT STOK PADA SPARE PARTS DI PT. PART STATION JEMBER MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING

FIRMAN SUTEDJA, RINALDY (2019) PENGELOMPOKAN TINGKAT STOK PADA SPARE PARTS DI PT. PART STATION JEMBER MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text ARTIKEL.pdf Download (362kB)
	Text ABSTRAKSI.pdf Download (114kB)
	Text PENDAHULUAN.pdf Download (202kB)
	Text BAB I.pdf Download (171kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (261kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (450kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (483kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (110kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Perusahaan Part Station Jember merupakan perusahaan pada bidang suku cadang motor. Dalam dunia bisnis yang selalu dinamis dan penuh persaingan para pelakunya harus memikirkan cara-cara untuk terus mengembangkan skala bisnis mereka. Untuk mencapai hal itu ada tiga kebutuhan bisnis yang dapat dilakukan, yaitu penambahan jenis maupun peningkatan kapasitas produk, pengurangan biaya oprasional perusahaan, dan peningkatan efektifitas pemasaran serta keuntungan. Perusahaan Part Station Jember setiap harinya mencatat transaksi penjualan yang sangat banyak. Hal ini berdampak pada pertumbuhan jumlah data yang sangat pesat dan menimbulkan tumpukan data yang berjumlah sangat besar. Perusahaan Perusahaan sulit mendapatkan informasi-informasi startegis seperti tingkat penjualan per periode (bulan), ketersediaan data penjualan yang besar tidak digunakan semaksimal mungkin, sehingga data penjualan tersebut tidak dimanfaatkan secara optimal dan belum adanya sistem dan metode yang dapat digunakan untuk merancang sebuah strategi bisnis dan meningkatkan ketersediaan stok barang. Algoritma Fuzzy C-Means merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk pengolahan data. Data yang digunakan adalah data penjualan barang tahun 2018, Perhitungan Fuzzy Cmean menghasilkan cluster-cluster yang memiliki karakteristik berbeda-beda, dalam perbandingan cluster untuk mencari optimum cluster didapatkan pada data stok keseluruhan jenis barang jumlah cluster optimum 4 nilai elbow 4,74e+18, data BAN jumlah cluster optimum 3 nilai elbow 9060530434, data BEARING jumlah cluster optimum 3 nilai elbow 4,92e+17, dan data OLI jumlah cluster optimum 3 nilai elbow 5,38e+17 yang dimana nilai tersebut terbaik karena merupakan nilai yang signifikan dari nilai Cluster sebelumnya. Kata kunci : penjualan, fuzzy c-mean, metode elbow, clustering

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	600 Technology and Applied Science > 620 Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	rahma wahyu ningsih
Date Deposited:	08 Dec 2020 01:57
Last Modified:	08 Dec 2020 01:57
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7192

Actions (login required)

View Item