Skripsi

Perbandingan metode regresi linier berganda dan fuzzy inference system mamdani untuk prediksi persediaan stok barang di Ghealsyshoes / Galuh Shinta Devy

Abstrak
ABSTRAK Devy Galuh Shinta. 2019. Perbandingan Metode Regresi Linier Berganda dan Fuzzy Inference System Mamdani untuk Prediksi Stok Barang di Ghealsyshoes. Skripsi Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Dr. Eng. Anik Nur Handayani S.T. M.T. (II) Dr. Eng. Muhammad Ashar S.T M.T. Kata Kunci manajemen stok barang prediksi Regresi Linier Berganda Fuzzy Inference System Mamdani Manajemen stok barang yang baik diperlukan suatu industri untuk melakukan transaksi penjualan produk dalam upaya efisiensi persediaan stok barang. Masalah persediaan stok barang sangat penting bagi sebuah perusahaan terutama untuk perusahaan yang bergerak dalam bidang distribusi barang seperti Ghealsyshoes merupakan salah satu produsen sepatu dan tas di Malang yang sudah memiliki ribuan pelanggan online maupun offline. Namun dalam melayani ribuan customer setiap harinya bagian manajemen stok barang masih banyak kendala yang dialami diantaranya proses manajemen stok barang yang masih dilakukan secara manual dimana manajemen persediaan barang tidak terorganisir dengan baik. Akibatnya berbagai permasalahan muncul seperti penumpukan barang di gudang ketika jumlah permintaan dan penjualan barang lebih sedikit dari stok barang dan mengalami kehabisan stok barang ketika jumlah permintaan dan penjualan barang melonjak melebihi jumlah stok barang yang ada di gudang. Penelitian ini menggunakan metode penelitian eksperimen dimana tahapan yang akan dilalui yaitu identifikasi masalah pengumpulan data pengolahan data awal implementasi pengujian dan evaluasi. Proses implementasi pada penelitian ini menggunakan dua metode yaitu Regresi Linier Berganda dan Fuzzy Inference System Mamdani sebagai perbandingan untuk menghasilkan metode terbaik dalam memprediksi stok barang. Regresi linier Berganda merupakan metode yang banyak digunakan dalam peramalan penjualan karena telah teruji ketepatannya. Selain itu digunakan metode Fuzzy Inference System Mamdani yang digunakan untuk prediksi stok barang dimana konsep logika fuzzy yang mudah di mengerti. Kedua algoritma akan diimplementasikan pada prediksi stok barang dengan menggunakan variabel penjualan barang permintaan barang dan persediaan stok barang. Hasil penelitian berupa prediksi stok barang dievaluasi menggunakan rumus MAPE. Hasil prediksi paling optimal didapatkan pada perbandingan komposisi 40% data latih dan 60% data uji dari keseluruhan data sebanyak 192 dataset. Nilai akurasi yang dihasilkan metode Regresi Linier Berganda yaitu 98 87% dengan nilai MAPE 1 13% sedangkan pada metode Fuzzy Inference System Mamdani menghasilkan nilai akurasi sebesar 85 32% dengan nilai MAPE 14 68%. Perbandingan nilai akurasi menunjukkan hasil bahwa metode Regresi Linier Berganda memiliki nilai akurasi lebih tinggi sehingga dapat diterapkan untuk pertimbangan dalam prediksi penyediaan jumlah stok barang di Ghealsyshoes.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 DEV p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2019.

Deskripsi Fisik

xiv, 203 lembar: ill., tab.; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

05859/KI/19

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2019

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER
2. COMPUTER ALGORITHMS

Pembimbing

1. Anik Nur Handayani; 2. Muhammad Ashar

Lampiran Berkas