Analisis Data Inventaris Pada Pt. Global Samudera Kreasi Untuk Optimalisasi Pengelolaan Dan Prediksi Kualitas Barang Menunggunakan Algortima Support Vector Manchine Dan Naive Bayes

Cahyono, Aditya Rahman (2025) Analisis Data Inventaris Pada Pt. Global Samudera Kreasi Untuk Optimalisasi Pengelolaan Dan Prediksi Kualitas Barang Menunggunakan Algortima Support Vector Manchine Dan Naive Bayes. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (949kB)
	Text BAB I.pdf Download (165kB)
	Text BAB II.pdf Download (346kB)
	Text BAB III.pdf Download (309kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (121kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (4MB)

Abstract

fisiensi dalam pengelolaan data inventaris memainkan peran penting dalam
mendukung kelancaran operasional perusahaan. Hal ini juga berlaku di PT. Global Samudera
Kreasi, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa dan penyelenggaraan acara. Penelitian
ini difokuskan pada analisis data inventaris untuk mengoptimalkan pengelolaan barang
sekaligus memprediksi kualitasnya dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine
(SVM) dan algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma SVM
memiliki kemampuan yang baik dibandingkan dengan algortima Naïve Bayes dalam
menghasilkan prediksi yang akurat terkait kualitas barang inventaris. Dengan hasil ini,
perusahaan dapat lebih mudah mengambil keputusan strategis, baik dalam hal penggantian,
maupun pembelian barang baru. Penerapan sistem yang didasarkan pada analisis data ini
diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengelolaan inventaris serta mendukung
kelancaran operasional perusahaan secara berkelanjutan.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD28 Management. Industrial Management T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	17 Jul 2025 07:28
Last Modified:	17 Jul 2025 07:28
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/13779

Actions (login required)

View Item