Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENGATURAN DISTRIBUSI BARANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Ahmad Fitri Boy; Suardi Yakub; Ishak Ishak; Zulfian Azmi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 5, No 2 (2022): June 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v5i2.947

Abstract

Dengan begitu banyaknya distribusi barang dari warehouse yang terjadi setiap harinya ke perusahaan Lastana Express, Lastana Express mengalami kesulitan dalam mendistribusi barang yang mau didistribusikan. Berdasarkan permasalahan ini peneliti tertarik untuk menerapkan salah satu teknik Data mining untuk mengetahui distribusi barang pada warehouse, dimana nantinya dapat membantu Lastana Express untuk menganalisa pola. Maka sistem yang di butuhkan dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse dengan keilmuan Data mining.Penerapan Data mining telah banyak digunakan dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan, salah satunya adalah menggunakan Data mining untuk penentuan dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse ke Lastana Express. Dengan menganalisa pola barang, maka algoritma  yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut yaitu FP-Growth.Algoritma FP-Growth  sendiri merupakan hasil perbaikan dari algoritma apriori. FP-Growth membangkitkan struktu data tree atau yang lebih dikenal sebagai frequent pattern tree. Dari system tersebut mendapatkan hasil yang maksimal dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse dengan menggunakan algoritma FP-Growth yang lebih efisien maupun efektif dalam mengambil keputusan dengan  minim  resiko.
Analisis Wsm Dan Wp Dalam Menentukan Pupuk Terbaik Dengan Pendekatan Wsm-Score Dan Vector Asyahri Hadi Nasyuha; Suardi Yakub; Widiarti Rista Maya; Yohanni Syahra; Saniman Saniman
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 4, No 2 (2021): June 2021
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v4i2.538

Abstract

Fertilizer is a material that is given to the soil or plants to meet the nutritional needs of the plant. Fertilization needs to be done rationally according to plant needs. In the supply of fertilizer, farmers have difficulty in determining the best fertilizer for their crops, making it difficult to choose which fertilizers are good for their crops. In determining the best fertilizer, a decision support system can be used as an alternative to help someone make decisions more effectively and efficiently by utilizing certain data and models. To solve the existing problems, it is necessary to conduct research in decision making using the Weighted Sum Model (WSM) and Weight Product (WP) Methods which can produce decisions based on the best fertilizer criteria that will be purchased by customers. The Weighted Sum Model (WSM) method is one of the simplest and easiest methods to understand its application, this method is also part of the MCDM (Multi-Criteria Decision Making) method in evaluating the value of each alternative. The Weight Product (WP) method is a method using multiplication to relate the attribute rating, where the rating of each attribute must be ranked with the attribute weight in question. From the results of the implementation of this system, it can be concluded that using the Weighted Sum Model and Weight Product method can help customers in the decision-making process for choosing the best fertilizer to use on their plants.