Pengembangan Sistem Aplikasi Cerdas Memprediksi Penjualan Mebel Berbasis website
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1276Keywords:
Prediksi, Penjualan Mebel, Data Mining, k-Nearest Neighbor, KNNAbstract
Industri mebel di Indonesia merupakan usaha yang memiliki laju perkembangan sangat pesat. Konsumen memilih menggunakan mebel hasil dari industri karena mebel produksi industri memiliki inovasi disain yang indah. Mebel berperan juga sebagai sumber pemasukan keuangan negara di Indonesia terutama penjualan kepada konsumen negara lain. Karenan terjadi kompetisi yang begitu ketat antar industri mebel, keadaan ini berimplikasi produsen mebel berusaha secara ketat dalam menciptakan produksi yang bermutu dan memenuhi selera konsumen. Permasalahannya adalah produsen masih mengelola data atau mendapatkan informasi hasil produksi dalam system manual. Karenanya tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem aplikasi komputer cerdas website untuk memprediksi penjualan mebel. Perancangan dan pembuatan system ini menggunakan metodologi Waterfall. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi data penjualan barang mebel dengan metode K-Nearest Neightbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengektraksi data mining yang bisa berguna dalam prediksi penjualan. Hasil yang dicapai yaitu dihasilkannya system prediksi penjualan barang dan juga laporan prediksi penjualan barang dalam bentuk lembar kerja (Spreadsheet) sehingga membantu pimpinan perushaan dalam usahanya. Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan menggunakan metode KNN cocok digunakan untuk mengklasifikasi data penjualan barang mebel. Hal ini tersebut dibuktikan dengan tingkat akurasi yang mencapai 90% pada proses pengujian menggunakan confussion matrik.
Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] A. Jan and T. Supit, “Analisis Persediaan Bahan Baku Pada Industri Mebel di Desa Leilem,†Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi, vol. 3, no. 1, pp. 1230–1241, 2015, doi: 10.35794/emba.v3i1.8282.
[2] A. Q. Syarli, Rosmawati Tamin, “Perancangan Business Intelligence System pada Gudang Farmasi Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa,†JUTEKS (Jurnal Keteknikan dan Sains), vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[3] S. S.Badhiye, N. U. Sambhe, and P. N. Chatur, “KNN Technique for Analysis and Prediction of Temperature and Humidity Data,†International Journal of Computer Applications, vol. 61, no. 14, pp. 7–13, 2013, doi: 10.5120/9994-4847.
[4] K. Taunk, S. De, S. Verma, and A. Swetapadma, “A brief review of nearest neighbor algorithm for learning and classification,†in 2019 International Conference on Intelligent Computing and Control Systems, ICCS 2019, 2019, no. Iciccs, pp. 1255–1260.
[5] I. Verawati, “Analisis Hasil Studi Mahasiswa Melalui Penerapan Business Intelegence dengan Teknik Olap,†Jurnal Ilmiah DASI:Data Majajemen dan Teknologi Informasi, vol. 14, no. 4, pp. 63–68, 2016.
[6] Z. Zhang, “Introduction to machine learning: K-nearest neighbors,†Annals of Translational Medicine, vol. 4, no. 11, pp. 1–7, 2016, doi: 10.21037/atm.2016.03.37.
[7] N. Isa, N. S. M. Yusof, and M. A. Ramlan, “The implementation of data mining techniques for sales analysis using daily sales data,†International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 8, no. 1.5 Special Issue, pp. 74–80, 2019.
[8] D. Prasad, S. Kumar Goyal, A. Sharma, A. Bindal, and V. Singh Kushwah, “System model for prediction analytics using nearest neighbors algorithm,†Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, vol. 16, no. 10, pp. 4425–4430, 2019.
[9] D. Lestari, “Analisa dan Perancangan Aplikasi Sistem Pelayanan Klinik Gigi (Studi Kasus: Dental Echo Clinic),†JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), vol. 2, no. 1, pp. 127–134, 2019.
[10] J. Candra and M. Rajab, “Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan dan Manajemen Keuangan Kegiatan Seminar dan Sidang Skripsi / Tugas Akhir ( Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi UNIKOM ),†Jurnal Teknik Informatika dan SIstem Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 150–168, 2017.
[11] S. Mulyati, B. A. Sujatmoko, T. I. M. Wira, and R. Afif, “Normalisasi Database dan Migrasi Database untuk Memudahkan Manajemen Data,†SEBATIK, vol. 22, no. 2, pp. 124–129, 2018.
[12] M. D. R. Wahyudi and A. A. Qalban, “Implementasi Heterogenous Distributed Database System untuk Meningkatkan Kapasitas Oracle Xe 10G ( Express Edition ) Studi Kasus Sistem Informasi Akademik,†Journal Kaunia, vol. 9, no. 2, pp. 60–72, 2013.
[13] M. Jumarlis, “Aplikasi Pembelajaran Smart Hijaiyyah Berbasis Augmented Reality,†ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 1, pp. 52–58, 2018.
[14] D. Pelawi, “Pembuatan Sistem Informasi dengan Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek,†Journal Comtech: Computer, Matematics and Enggineering, vol. 4, no. 19, pp. 213–224, 2013.
[15] A. J. T, D. Yanosma, and K. Anggriani, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) dan Simple Additive Weighting (Saw) dalam Pengambilan Keputusan Seleksi Penerimaan Anggota Paskibraka,†Jurnal Pseudocode, vol. 3, no. 2, pp. 98–112, 2016.
[16] M. F. Rahman, D. Alamsah, M. I. Darmawidjadja, and I. Nurma, “Klasifikasi untuk Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network (RBNN),†Jurnal Informatika, vol. 11, no. 1, p. 36, 2017.
[2] A. Q. Syarli, Rosmawati Tamin, “Perancangan Business Intelligence System pada Gudang Farmasi Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa,†JUTEKS (Jurnal Keteknikan dan Sains), vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[3] S. S.Badhiye, N. U. Sambhe, and P. N. Chatur, “KNN Technique for Analysis and Prediction of Temperature and Humidity Data,†International Journal of Computer Applications, vol. 61, no. 14, pp. 7–13, 2013, doi: 10.5120/9994-4847.
[4] K. Taunk, S. De, S. Verma, and A. Swetapadma, “A brief review of nearest neighbor algorithm for learning and classification,†in 2019 International Conference on Intelligent Computing and Control Systems, ICCS 2019, 2019, no. Iciccs, pp. 1255–1260.
[5] I. Verawati, “Analisis Hasil Studi Mahasiswa Melalui Penerapan Business Intelegence dengan Teknik Olap,†Jurnal Ilmiah DASI:Data Majajemen dan Teknologi Informasi, vol. 14, no. 4, pp. 63–68, 2016.
[6] Z. Zhang, “Introduction to machine learning: K-nearest neighbors,†Annals of Translational Medicine, vol. 4, no. 11, pp. 1–7, 2016, doi: 10.21037/atm.2016.03.37.
[7] N. Isa, N. S. M. Yusof, and M. A. Ramlan, “The implementation of data mining techniques for sales analysis using daily sales data,†International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 8, no. 1.5 Special Issue, pp. 74–80, 2019.
[8] D. Prasad, S. Kumar Goyal, A. Sharma, A. Bindal, and V. Singh Kushwah, “System model for prediction analytics using nearest neighbors algorithm,†Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, vol. 16, no. 10, pp. 4425–4430, 2019.
[9] D. Lestari, “Analisa dan Perancangan Aplikasi Sistem Pelayanan Klinik Gigi (Studi Kasus: Dental Echo Clinic),†JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), vol. 2, no. 1, pp. 127–134, 2019.
[10] J. Candra and M. Rajab, “Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan dan Manajemen Keuangan Kegiatan Seminar dan Sidang Skripsi / Tugas Akhir ( Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi UNIKOM ),†Jurnal Teknik Informatika dan SIstem Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 150–168, 2017.
[11] S. Mulyati, B. A. Sujatmoko, T. I. M. Wira, and R. Afif, “Normalisasi Database dan Migrasi Database untuk Memudahkan Manajemen Data,†SEBATIK, vol. 22, no. 2, pp. 124–129, 2018.
[12] M. D. R. Wahyudi and A. A. Qalban, “Implementasi Heterogenous Distributed Database System untuk Meningkatkan Kapasitas Oracle Xe 10G ( Express Edition ) Studi Kasus Sistem Informasi Akademik,†Journal Kaunia, vol. 9, no. 2, pp. 60–72, 2013.
[13] M. Jumarlis, “Aplikasi Pembelajaran Smart Hijaiyyah Berbasis Augmented Reality,†ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 1, pp. 52–58, 2018.
[14] D. Pelawi, “Pembuatan Sistem Informasi dengan Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek,†Journal Comtech: Computer, Matematics and Enggineering, vol. 4, no. 19, pp. 213–224, 2013.
[15] A. J. T, D. Yanosma, and K. Anggriani, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) dan Simple Additive Weighting (Saw) dalam Pengambilan Keputusan Seleksi Penerimaan Anggota Paskibraka,†Jurnal Pseudocode, vol. 3, no. 2, pp. 98–112, 2016.
[16] M. F. Rahman, D. Alamsah, M. I. Darmawidjadja, and I. Nurma, “Klasifikasi untuk Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network (RBNN),†Jurnal Informatika, vol. 11, no. 1, p. 36, 2017.
Downloads
Published
2021-11-26
Issue
Section
Articles
How to Cite
[1]
N. G. A. Dasriani and A. Anggrawan, “Pengembangan Sistem Aplikasi Cerdas Memprediksi Penjualan Mebel Berbasis website”, MATRIK, vol. 21, no. 1, pp. 53–62, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1276.
Similar Articles
- Supangat Supangat, Mohd Zainuri Bin Saringat, Mochamad Yovi Fatchur Rochman, Predicting Handling Covid-19 Opinion using Naive Bayes and TF-IDF for Polarity Detection , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Ismarmiaty Ismarmiaty, Adam Bachtiar, ANALISIS PENGARUH VARIABEL MODEL UTAUT TERHADAP PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN APLIKASI BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL (BPJS) KESEHATAN DI KOTA MATARAM , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Application of KNN Machine Learning and Fuzzy C-Means to Diagnose Diabetes , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Fristi Riandari, Hengki Tamando Sihotang, Husain Husain, Forecasting the Number of Students in Multiple Linear Regressions , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Ahmad Ashril Rizal, Siti Soraya, Multi Time Steps Prediction dengan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Cherfly Kaope, Yoga Pristyanto, The Effect of Class Imbalance Handling on Datasets Toward Classification Algorithm Performance , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Achmad Lukman, Wahju Tjahjo Saputro, Erni Seniwati, Improving Performance Convolutional Neural Networks Using Modified Pooling Function , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Dadang Priyanto, Bambang Krismono Triwijoyo, Deny Jollyta, Hairani Hairani, Ni Gusti Ayu Dasriani, Data Mining Earthquake Prediction with Multivariate Adaptive Regression Splines and Peak Ground Acceleration , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Moch. Syahrir, Fatimatuzzahra Fatimatuzzahra, Association Rule Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Jaka Tirta Samudra, Rika Rosnelly, Zakarias Situmorang, Comparative Analysis of SVM and Perceptron Algorithms in Classification of Work Programs , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
Most read articles by the same author(s)
- Anthony Anggrawan, Analisis Deskriptif Hasil Belajar Pembelajaran Tatap Muka dan Pembelajaran Online Menurut Gaya Belajar Mahasiswa , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Lusiana Efrizoni, Sarjon Defit, Muhammad Tajuddin, Anthony Anggrawan, Komparasi Ekstraksi Fitur dalam Klasifikasi Teks Multilabel Menggunakan Algoritma Machine Learning , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Anthony Anggrawan, Satuang Satuang, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Lalu Ganda Rady Putra, Anthony Anggrawan, Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Christofer Satria, Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Application of KNN Machine Learning and Fuzzy C-Means to Diagnose Diabetes , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Bambang Krismono Triwijoyo, Ahmat Adil, Anthony Anggrawan, Convolutional Neural Network With Batch Normalization for Classification of Emotional Expressions Based on Facial Images , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Christofer Satria, Anthony Anggrawan, Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Putu Tisna Putra, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Comparison of Machine Learning Methods for Classifying User Satisfaction Opinions of the PeduliLindungi Application , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan, Pengembangan Sistem Informasi Pemantauan Harga Beras dan Gabah dengan Short Message Gateway , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
.png)
