Hasil Pencarian: "Machine Learning" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Machine Learning" (Kata Kunci)
Menampilkan 4 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
Prediksi Kebutuhan Spare part Pada Lini ULI PT Cedefindo Menggunakan Algoritma Random Forest
Penulis: Salsabil Amatin Fauzia, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
PT Cedefindo khususnya pada lini ULI masih melakukan pengadaan spare part berdasarkan kondisi stok dan pengalaman pegawai sehingga belum memanfaatkan data historis penggunaan spare part secara optimal, yang berpotensi menyebabkan terjadinya stockout. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan estimasi kebutuhan spare part dan menerapkan algoritma Random Forest untuk memprediksi kebutuhan spare part periode berikutnya berdasarkan data historis penggunaan spare part, preventive maintenance report, dan Trend. Penelitian menggunakan metodologi CRISP-DM yang meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment dengan memanfaatkan data historis penggunaan spare part lini ULI periode Januari 2025 hingga April 2026. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai MAE sebesar 2,69, RMSE sebesar 4,97, dan R² sebesar 0,34, sehingga model memiliki tingkat kesalahan prediksi yang relatif rendah meskipun belum mampu menjelaskan seluruh variasi data kebutuhan spare part. Penelitian ini menghasilkan sistem prediksi berbasis web yang dapat membantu admin teknik dalam mendukung pengambilan keputusan pengadaan spare part secara lebih terukur dan berbasis data historis untuk mengurangi risiko stockout.
#CRISP-DM
#Machine Learning
#Prediksi
#Random Forest
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING PADA PREDIKSI HARGA SEMBAKO DI PASAR GANDOANG MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA
Penulis: Daffa Aulia Rahman, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Implentasi Machine Learning pada Predeksi Harga Sembako di Pasar Gandoang Menggunakan Regresi Linear Berganda. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Machine Learning menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda (Multiple Linear Regression) dalam memprediksi harga sembilan bahan pokok (sembako) di Pasar Gandoang. Fluktuasi harga sembako di pasar tersebut cenderung tidak stabil, sementara proses pengelolaannya masih dilakukan secara manual dan bergantung pada perkiraan atau intuisi pedagang. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah sistem prediksi berbasis data yang mampu mendukung pengambilan keputusan secara lebih akurat dan proaktif. Penelitian ini dikembangkan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM serta memanfaatkan data historis harga selama lima tahun, mulai Januari 2019 hingga Desember 2024. Adapun sembilan komoditas yang menjadi objek prediksi meliputi beras, minyak goreng, gula pasir, telur ayam, daging ayam, daging sapi, tepung terigu, kedelai, dan garam beriodium. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik R², MSE, RMSE, dan MAE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Regresi Linear Berganda memiliki tingkat akurasi yang sangat baik, di mana seluruh komoditas berhasil memenuhi target akurasi minimum dengan nilai R² ≥ 0,80. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada model prediksi komoditas beras dengan nilai R² sebesar 0,88. Sementara itu, berdasarkan evaluasi Root Mean Squared Error (RMSE), nilai tertinggi terdapat pada komoditas daging sapi sebesar Rp2.340/kg dan nilai terendah pada komoditas garam beriodium sebesar Rp210/kg. Secara keseluruhan, sistem prediksi berbasis machine learning ini berhasil diterapkan untuk mengatasi kelemahan metode konvensional serta membantu pengelola pasar dan pedagang dalam mengantisipasi kenaikan harga sembako.
#CRISP-DM
#Machine Learning
#Prediksi Harga
#Regresi Linear Berganda
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING PADA PREDIKSI HARGA SEMBAKO DI PASAR GANDOANG MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA
Penulis: Daffa Aulia Rahman, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Implentasi Machine Learning pada Predeksi Harga Sembako di Pasar Gandoang Menggunakan Regresi Linear Berganda. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Machine Learning menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda (Multiple Linear Regression) dalam memprediksi harga sembilan bahan pokok (sembako) di Pasar Gandoang. Fluktuasi harga sembako di pasar tersebut cenderung tidak stabil, sementara proses pengelolaannya masih dilakukan secara manual dan bergantung pada perkiraan atau intuisi pedagang. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah sistem prediksi berbasis data yang mampu mendukung pengambilan keputusan secara lebih akurat dan proaktif. Penelitian ini dikembangkan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM serta memanfaatkan data historis harga selama lima tahun, mulai Januari 2019 hingga Desember 2024. Adapun sembilan komoditas yang menjadi objek prediksi meliputi beras, minyak goreng, gula pasir, telur ayam, daging ayam, daging sapi, tepung terigu, kedelai, dan garam beriodium. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik R², MSE, RMSE, dan MAE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Regresi Linear Berganda memiliki tingkat akurasi yang sangat baik, di mana seluruh komoditas berhasil memenuhi target akurasi minimum dengan nilai R² ≥ 0,80. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada model prediksi komoditas beras dengan nilai R² sebesar 0,88. Sementara itu, berdasarkan evaluasi Root Mean Squared Error (RMSE), nilai tertinggi terdapat pada komoditas daging sapi sebesar Rp2.340/kg dan nilai terendah pada komoditas garam beriodium sebesar Rp210/kg. Secara keseluruhan, sistem prediksi berbasis machine learning ini berhasil diterapkan untuk mengatasi kelemahan metode konvensional serta membantu pengelola pasar dan pedagang dalam mengantisipasi kenaikan harga sembako.
#CRISP-DM
#Machine Learning
#Prediksi Harga
#Regresi Linear Berganda
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM PREDIKSI LEVEL BELAJAR SISWA PADA NEW CONCEPT
Penulis: Atha Zainum Muttaqin, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Penentuan level belajar siswa baru di New Concept English Education Centre masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penempatan kelas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam sistem prediksi level belajar siswa berbasis web untuk mendukung proses penentuan level belajar yang lebih objektif, konsisten, dan efisien. Penelitian menggunakan metode Prototype dengan dataset sebanyak 1.522 data siswa yang terdiri atas variabel umur, tingkat kelas sekolah, nilai placement test, dan level belajar siswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, encoding, pembagian data training dan testing, pelatihan model Random Forest, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis web yang dilengkapi fitur placement test online. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 85,57%, sedangkan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 84% pada aspek kemudahan penggunaan sistem. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi level belajar secara otomatis dan membantu proses penentuan level belajar siswa secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.
#Machine Learning
#Prediksi Level Belajar
#Placement Test
#Random Forest
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|