Skripsi/Tugas Akhir

Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Komoditi Sayur Unggulan Berdasarkan Penjualan Menggunakan Metode K-Means dan Double Exponential Smothing

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat Makassar terhadap konsumsi sayur, kini semakin banyak pula orang yang membuka bisnis penjualan sayuran, Bisnis ini merupakan bisnis yang menjanjikan, karena sudah menjadi bagian penghasilan utama bagi warga Makassar selain kepopuleranya di bidang wisata dan kuliner. Keadaan yang diamati sekarang bahwa di Toko Baso Ewang masih mengalami kesulitan dalam mengurangi kerugian dari pengendalian persediaan stok barang secara manual yang kurang baik akibat kelebihan dan kekurangan stok yang dialami saat ini. Untuk membantu para pengambil keputusan dalam menentukan keputusan yang tepat, maka dari itu pada penelitian ini digunakan metode K-Means Clustering dan Double Exponential Smoothing. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bawang daun, kentang, kubis, wortel, cabai rawit, tomat sebagai komoditi laris. Dan kembang kol petsai atau sawi, lobak, kacang merah, kacang Panjang, cabai besar, terung, buncis, ketimun, labu siam, kangkong, bayam, melinjo, paprika, melinjo dan jamur sebagai komoditi tidak laris.
Kata Kunci: PHP, MySQL, Sayur, K-Means Clustering, Double Exponential Smoothing (DES)

ABSTRACT
Along with the increasing awareness of the Makassar people towards vegetabel consumption, now more and more people are opening a vegetabel selling business. This business is a promising business, because it has become the main source of income for Makassar residents in addition to its popularity in the tourism and culinary fields. The situation that is observed now is that at Baso Ewang Stores, they are still experiencing difficulties in reducing losses from manual inventory control that is not good due to the current excess and shortage of stock. To assist decision makers in making the right decisions, therefore in this study the K-Means Clustering and Double Exponential Smoothing methods were used to help baso ewang shop to control vegetabels that need to be controlled in production. The results of this study concluded that leeks, potatoes, cabbage, carrots, cayenne pepper, tomatoes were the best-selling commodities. And cauliflower or mustard greens, radishes, red beans, long beans, large chilies, eggplant, green beans, cucumber, chayote, kangkong, spinach, melinjo, paprika, melinjo and mushrooms as commodities are not selling well.
Keywords: PHP, MySQL, Vegetabel, K-Means Clustering, Double Exponential Smoothing (DES)

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 22-46 MAR s - 0324TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2022

Deskripsi Fisik

xvii + 98 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
Sistem Pendukung Keputusan
K-Means Clustering
Double Exponential Smoothing Method

Lampiran File