Farkhina Dwi Utari
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Implementasi Algoritme K-Nearest Neighboar (KNN) untuk Prediksi Hasil Produksi Farkhina Dwi Utari; Amril Mutoi Siregar; Deden Wahiddin
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 1 No. 1 (2020): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (627.594 KB)

Abstract

Penjadwalan sebuah produksi merupakan proses penting dalam produksi. Penjadwalan produksi bertujuan untukmenghasilkan produk yang akan dijual dan memperoleh keuntungan bagi perusahaan. Agar produksi berjalanlancar diperlukan sebuah departemen perencanaan produksi dan kontrol persediaan. Permasalahan yang adasaat ini yaitu metode yang digunakan dalam penjadwalan produksi tidak tentu, karena metode tersebut tidak cocokdigunakan, sehingga menyebabkan kendala yang mempengaruhi perencanaan produksi. Salah satu faktor yangmempengaruhi adalah besarnya permintaan pelanggan per harinya (cycle time urgent). Maka solusi untukmengolah data hasil produksi perusahaan adalah dengan teknik klasifikasi-prediksi menggunakan algoritme KNearest Neighbor (KNN). Sehingga mampu membantu memberikan prediksi bagi departemen perencanaan dankontrol persediaan dalam penjadwalan produksi. Berdasarkan hasil perhitungan klasifikasi prediksi data hasilproduksi pada PT. SKI dengan algoritme K-Nearest Neighbor (KNN) dengan data latih sebanyak 130 dan satudata uji diperoleh nilai akurasi sebanyak 100% dengan menentukan K=5.