ANALISIS PENGELOLAAN STOK BARANG DENGAN SEQUENTIAL SEARCH DAN SELECTION SORT PADA TOKO BANGUNAN

RAMLAN, SYAHRUL (2025) ANALISIS PENGELOLAAN STOK BARANG DENGAN SEQUENTIAL SEARCH DAN SELECTION SORT PADA TOKO BANGUNAN. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (341kB)
	Text BAB 2.pdf Download (577kB)
	Text BAB 3.pdf Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Download (548kB)
	Text BAB 5.pdf Download (261kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (11MB)

Abstract

Penelitian ini menganalisis efektivitas algoritma Sequential Search dan Selection
Sort dalam meningkatkan pengelolaan stok barang di Toko Bangunan Gunung Mas,
yang masih menggunakan sistem manual. Permasalahan utama meliputi lambatnya
pencarian data, risiko kesalahan inventaris, dan ketidakefisienan penyortiran stok,
terutama saat menangani ribuan produk. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi
kemampuan kedua algoritma untuk mempercepat proses, meningkatkan akurasi,
dan memastikan penggunaan sumber daya yang hemat. Metode penelitian
menggunakan simulasi dataset dengan ukuran 100, 500, dan 1.000 rekaman, diuji
pada kondisi data acak dan terurut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Sequential
Search mampu menemukan data dengan akurasi 100% karena memeriksa setiap
elemen satu per satu kompleksitas O(n)), tetapi waktu pencarian meningkat seiring
jumlah data 0,5 detik untuk 100 data dan 5 detik untuk 1.000 data. Algoritma ini
cocok untuk dataset kecil atau data tidak terurut. Sementara, Selection Sort mampu
mengurutkan data dengan benar tetapi memerlukan waktu hingga 50 detik untuk
1.000 produk karena kompleksitas O(n²). Meski demikian, kedua algoritma hanya
menggunakan memori kurang dari 1 MB, sehingga sesuai untuk sistem komputer
sederhana. Penelitian merekomendasikan algoritma yang lebih efisien untuk data
besar, seperti Binary Search (kompleksitas O(log n)) untuk pencarian data terurut
dan Quick Sort (kompleksitas O(n log n)) untuk pengurutan. Penelitian ini
membantu pelaku usaha kecil-menengah memilih algoritma sesuai kebutuhan
operasional, mempercepat inventarisasi, mengurangi kesalahan, dan mendukung
pengambilan keputusan berbasis data.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	L Education > L Education (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	02 Jul 2025 03:29
Last Modified:	02 Jul 2025 03:29
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/13242

Actions (login required)

View Item