Mahfudh, Muhammad Zainuddin (2020) Penerapan algoritma C-Means dan Naive Bayes untuk menentukan akurasi jumlah produksi sorban. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (fulltext)
14650063_2.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK :
Sorban adalah adalah salah satu ciri khas pakaian kaum muslimin. Memakai sorban adalah sunnah apabila diniatkan untuk meneladani cara berpakaian Rasulullah Namun tentunya jangan dijadikan kebiasaan bagi kita untuk masuk ke dalam sholat tanpa menggunakan sorban maupun peci. Sorban termasuk kesempurnaan busana dalam sholat. UKM An-Nisa’ adalah salah satu UKM yang bergerak dibidang produksi sorban. Dalam memprediksi produksi sorban UKM An-Nisa’ masih melakukannya secara manual sehingga sering terjadi kesalahan karena permintaan konsumen. Hal ini menyebabkan kesulitan untuk menentukan jumlah produksi minimum tiap barang, dan menumpuknya produk yang tidak laku karena penjualan rendah stok produk tertentu. Pada penelitian ini dibangunlah suatu sistem yang berfungsi untuk memprediksi jumlah produksi sorban menggunakan metode C-Means Clustering dan Naïve Bayes untuk mengelompokkan sorban dalam 2 kategori yaitu penjualan tinggi dan rendah. Pengujian yang dilakukan terhadap data sorban untuk metode C-Means Clustering didapatkan hasil persentase nilai precision sebesar 92%, nilai recall sebesar 92%, nilai accuracy sebesar 92%, dan nilai f-measure sebesar 92% dan untuk metode Naïve Bayes didapatkan hasil persentase nilai precision sebesar 90%, nilai recall sebesar 90%, nilai accuracy sebesar 90%, dan nilai f-measure sebesar 90%.
ABSTRACT:
Sorban is one of the characteristics of Muslim clothing. Wearing a Sorban is a sunnah if it is intended to imitate the way of dressing the Prophet. Sorban, including the perfection of clothing in prayer. UKM An-Nisa 'is one of the UKM engaged in the production of turban. In predicting the production of UKM An-Nisa Sorban, they still do it manually so that errors often occur due to consumer demand. This makes it difficult to determine the minimum production quantity of each item, and accumulates unsold products due to low sales of certain product stocks. In this research, a system that functions to predict the amount of turban production was built using the C-Means Clustering and Naïve Bayes method to group Sorban into 2 categories, namely high and low sales. Tests conducted on the turban data for the C-Means Clustering method obtained the percentage value of precision by 92%, recall value by 92%, accuracy value by 92%, and the f-measure value by 92% and for the Naïve Bayes method the percentage results obtained precision of 90%, recall value of 90%, accuracy value of 90%, and f-measure value of 90%.
مستخلص البحث:
سبل ةقيرط ديلقت هنم دصقلا ناك اذإ ةنس وه ةمامعلا سبل .ملسلما سبلام صئاصخ نم نباروتلا في ابم ، ةمامع .ءاطغ وأ ةمامع مادختسا نود ةلاصلا لوخد ةداع زويج لا عبطلبا نكلو ، بينلا .ةلاصلا في سبلالما لامك كلذ ءاسنUKM تاكرش ىدحإ يه" UKM جاتنإ في لمعت تيلا .ةمامعلاءاسن ةمامع جاتنبإ ؤبنتلا في ءاسن UKM ثدتح ثيبح يًودي كلذب نوموقي اولاز ام ، ذهو .كلهتسلما بلط ببسب ا
ا بلاغ ءاطخلأا جاتنلإا ةيمكل نىدلأا دلحا ديدتح بعصلا نم لعيج ا اذه في .تاجتنلما نوزمخ ضعب تاعيبم ضافنخا ببسب ةعابلما يرغ تاجتنلما عيمتجو ، رصنع لكل ، ثحبلا ةقيرط مادختسبا ةمامعلا جاتنإ ةيمك عقوت ىلع لمعي ماظن ءانب تم C-Means Clustering و Naïve Bayes .ةضفخنلماو ةيلاعلا تاعيبلما اهمو ، ينتئف في ةمامعلا عيمجتل ةقيرطل ةمامعلا تناايب ىلع تيرجأ تيلا تارابتخلاا تلصحC-Means Clustering ىلع ةبسنب ةقدلل ةيوئلما ةبسنلا92 ةبسنب ءاعدتسلاا ةميقو ، ٪92 ةبسنب ةقدلا ةميقو ، ٪92 ةميقو ، ٪ ةبسنب سايقلا92 ةقيرطل ةبسنلباو ، ٪ Naïve Bayes لوصلحا تم جئاتنل ةيوئلما ةبسنلا نإف ، ةقد اهيلع90 عاجترسلاا ةميقو ٪90 ةقدلا ةميقو ٪90 و سايقلا ةميقو ٪90.٪
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Suhartono, Suhartono and Syauqi, A’la | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | C-Means Clustering; Naïve Bayes; Prediksi Sorban C-Means Clustering; Naïve Bayes; Sorban Predicitions Clustering ; Naïve Bayes تاؤبنتنباروتلا | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Muhammad Zainuddin Mahfudh | |||||||||
Date Deposited: | 10 Aug 2020 11:27 | |||||||||
Last Modified: | 18 Apr 2023 09:42 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/20896 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |