ANALISIS DATA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE (C4.5) DI PT. BAJA MARGA KHARISMA UTAMA (BMKU)

ANALISIS DATA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE (C4.5) DI PT. BAJA MARGA KHARISMA UTAMA (BMKU)

• By Zarkasi Ali Rohman;
• S1 - Teknik Informatika
• 10
• 1-58

PT Baja Marga Kharisma Utama (BMKU), adalah perusahaan yang bergerak di bidang produksi dan distributor Besi Baja yang sudah berdiri selama 42 tahun. Kualitas bahan baku produksi merupakan salah satu komponen penting dalam menentukan hasil produk yang dibuat oleh suatu perusahaan. Saat ini PT. BMKU masih belum menerapkan penggunaan teknologi untuk mengolah dan menyimpan data produksi yang sifatnya permanen dan penting. Sehingga permasalahan yang ditemui adalah ketika hasil produksi yang dihasilkan tidak dapat dihitung secara tepat berapa perbandingan jumlah masing-masing pipa dan hollow yang dihasilkan sesuai dengan standar kualitas yang ditetapkan, dan hanya dapat dilakukan secara perkiraan saja. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini akan melakukan analisis data produksi untuk mengklasifikasikan hasil produksi baja pipa dan hollow dengan menggunakan metode Decision Tree (C.45). Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penerapan data mining dengan menggunakan metode decision tree sangat bermanfaat untuk mengetahui produksi meningkat atau tidaknya selama 3 bulan dan mengetahui mesin mana produksi terbanyak selama 3 bulan dan produksi terbanyak diperoleh pipa 3,0 mm dan untuk mesin produksi terbanyak diperoleh mesin ch-2.

• Katakunci Ali Rohman Zarkasi
• URL http://
• Penerbit Ali Rohman Zarkasi, Jakarta Barat DKI Jakarta

REFERENSI

Aldino, A. A., & Sulistiani, H. (2020). DECISION TREE C4.5 ALGORITHM FOR TUITION AID GRANT PROGRAM CLASSIFICATION (CASE STUDY: DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEM, UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA). Dalam Jurnal Ilmiah Edutic (Vol. 7, Nomor 1).

Azwanti Nurul, E. E. (2020). Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5.

Erfina, A., Destria Arianti, N., Studi Sistem Informasi, P., & Nusa Putra Sukabumi Jl Raya Cibolang No, U. (2020). PENERAPAN METODE DATA MINING TERHADAP DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: TOKO FASENTRO FANCY). 2(3), 2715–1875.

Ginting, B., & Riandari, F. (2020). Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Bibit Tanaman Kopi Arabika. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 3(2).

Gunadi, F., & Widianto, S. R. (t.t.). Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Perbandingan Data Warehouse Cloud Computing Menggunakan Konvensional Berbasis Kriptografi.

Hediyati, D., & Suartana, I. M. (t.t.). Penerapan Principal Component Analysis (PCA) Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro.

Kurnia, A., & Haidar Mirza, A. (2020). Penerapan Decision Tree Data Mining Pada Produksi Kelapa Sawit PT Hindoli Di Sungai Lilin Kabupaten Musi Banyuasin. Dalam Jurnal Pengembangan Sistem Informasi dan Informatika (Vol. 1, Nomor 2). http://journal.jis-institute.org/index.php/jpsii/index

Nestary, N. (2020). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO STOCK POINT LILY BERBASIS PHP MYSQL.

Nofitri, R., & Irawati, N. (2019). INTEGRASI METODE NEIVE BAYES DAN SOFTWARE RAPIDMINER DALAM ANALISIS HASIL USAHA PERUSAHAAN DAGANG. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 6(1), 35–42. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393

Rusliyawati, R., & Wantoro, A. (2021). Decision support system model using FIS Mamdani for determining tire pressure. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 9(1), 56–63. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13776

Setyadi, N. P. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Produksi Karet Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5.

Sulastri, R. (2022). Identifikasi Tingkat Penjualan Produk Herbal HWI Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 84–89. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i3.141