Search for collections on Publications

KLASIFIKASI CALON PENERIMA ORDER MEBEL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK PEMILIHAN PENGRAJIN DI CV. RAISA HOUSE INDONESIA

M. YUSRUL HANA, 171240000727 (2022) KLASIFIKASI CALON PENERIMA ORDER MEBEL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK PEMILIHAN PENGRAJIN DI CV. RAISA HOUSE INDONESIA. Skripsi thesis, UNISNU JEPARA.

[thumbnail of 171240000727_COVER.pdf]
Preview
Text
171240000727_COVER.pdf

Download (1MB) | Preview
[thumbnail of 171240000727_BAB I.pdf] Text
171240000727_BAB I.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (215kB)
[thumbnail of 171240000727_BAB II.pdf] Text
171240000727_BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (884kB)
[thumbnail of 171240000727_BAB III.pdf] Text
171240000727_BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (134kB)
[thumbnail of 171240000727_BAB IV.pdf] Text
171240000727_BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[thumbnail of 171240000727_BAB V.pdf] Text
171240000727_BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (133kB)
[thumbnail of 171240000727_DAFTAR PUSTAKA.pdf]
Preview
Text
171240000727_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (216kB) | Preview
[thumbnail of 171240000727_LAMPIRAN.pdf] Text
171240000727_LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (238kB)

Abstract

Industri mebel adalah salah satu sektor industri yang terus berkembang di Indonesia, yang bertujuan untuk mewujudkan Indonesia sebagai negara Maju. Salah satunya potensi yang ada adalah industri mebel. Kebutuhan akan produk-produk dari industri mebel semakin hari semakin meningkat, dikarenakan sektor industri ini memberikan desain interior dan nilai artistik yang dapat memberikan kenyamanan sehingga dapat menunjang berbagai aktivitas. perhitungan berdasarkan kriteria yang di tetapkan dari perusahaan CV. Raisa House Indonesia, yaitu nomer urut, nama pengrajin, keterampilan, ketelitian, kinerja, komunikasi dan keterangan. Ada perbedaan terdapat empat nilai k yang berbeda dengan hasil akurasi yang sama. Diantaranya adalah nilai k=7, k=11, k=13 dan k=15 menghasilakan akurasi tertinggi yang sama sebesar 85,07%. Dengan adanya nilai k dan hasil akurasi yang sama, peneliti menentukan salah satu nilai k yang digunakan untuk menguji data yaitu k=11 dari model yang dilakukan menggunakan 10-fold cross validation sebanyak 10 kali. Pola yang didapat dari validasi metode K-Nearest Neighbour dengan menggunakn pola Desesion Tree yaitu pola akar keputusan dengan akurasi 96,83%. Berdasarkan pengujian menggunakan Confusion Matrix dengan data training dan data testing sebanyak 221 pengrajin, di hasilakan Performance Vector Accuracy 85,07%, Precision sebesar 100% (positive class: Tidak Layak), recall sebesar 23% (positive class: Tidak Layak), AUC (optimistic): 0.774 (positive class: Tidak Layak), AUC: 0.735 (positive class: Tidak Layak), AUC (pessimistic): 0.695 (positive class: Tidak Layak). Sehingga dari 221 data diantaranya data training 202 pengrajin dan data testing 19 pengrajin dengan hasil layak mendapatkan order berjumalah 173 pengrajin dan yang tidak layak mendapatkan order berjumlah 48 pengrajin mebel.Industri mebel adalah salah satu sektor industri yang terus berkembang di Indonesia, yang bertujuan untuk mewujudkan Indonesia sebagai negara Maju. Salah satunya potensi yang ada adalah industri mebel. Kebutuhan akan produk-produk dari industri mebel semakin hari semakin meningkat, dikarenakan sektor industri ini memberikan desain interior dan nilai artistik yang dapat memberikan kenyamanan sehingga dapat menunjang berbagai aktivitas. perhitungan berdasarkan kriteria yang di tetapkan dari perusahaan CV. Raisa House Indonesia, yaitu nomer urut, nama pengrajin, keterampilan, ketelitian, kinerja, komunikasi dan keterangan. Ada perbedaan terdapat empat nilai k yang berbeda dengan hasil akurasi yang sama. Diantaranya adalah nilai k=7, k=11, k=13 dan k=15 menghasilakan akurasi tertinggi yang sama sebesar 85,07%. Dengan adanya nilai k dan hasil akurasi yang sama, peneliti menentukan salah satu nilai k yang digunakan untuk menguji data yaitu k=11 dari model yang dilakukan menggunakan 10-fold cross validation sebanyak 10 kali. Pola yang didapat dari validasi metode K-Nearest Neighbour dengan menggunakn pola Desesion Tree yaitu pola akar keputusan dengan akurasi 96,83%. Berdasarkan pengujian menggunakan Confusion Matrix dengan data training dan data testing sebanyak 221 pengrajin, di hasilakan Performance Vector Accuracy 85,07%, Precision sebesar 100% (positive class: Tidak Layak), recall sebesar 23% (positive class: Tidak Layak), AUC (optimistic): 0.774 (positive class: Tidak Layak), AUC: 0.735 (positive class: Tidak Layak), AUC (pessimistic): 0.695 (positive class: Tidak Layak). Sehingga dari 221 data diantaranya data training 202 pengrajin dan data testing 19 pengrajin dengan hasil layak mendapatkan order berjumalah 173 pengrajin dan yang tidak layak mendapatkan order berjumlah 48 pengrajin mebel.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: Pembimbing I : Harminto Mulyo, S.Kom, M.Kom. Pembimbing II : Akhmad Khanif Zyen, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Pengrajin Mebel, K-Nearest Neighbour.
Subjects: 000 Karya Umum > 000 Ilmu Umum dan Komputer > 005.1 Pemrograman > 005.262 Pemrograman untuk Bahasa Pemrograman Tertentu (web, HTML, PHP, java, visual basic, fox pro)
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Admin Perpustakaan Unisnu
Date Deposited: 24 Feb 2023 02:42
Last Modified: 24 Feb 2023 02:42
URI: https://eprints.unisnu.ac.id/id/eprint/4759

Actions (login required)

View Item
View Item