TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA
Jurnal Cyber TechJurnal Cyber TechCafe Cuek merupakan cafe yang berlokasi di Kota Binjai. Cafe ini yang biasanya menjual makanan, minuman dan snaks sederhana dengan fasilitas yang menunjang tempat tersebut. permasalahan yang terjadi di cafe tersebut adalah pihak cafe sering kesulitan dalam melakukan penyediaan bahan baku serta penyimpanan yang efektif agar bahan baku yang ada tetap terjaga keawetannya dan terjaga kualitas dari rasa dan pelayanannya. Selama ini penyediaan bahan baku dilakukan menggunakan perkiraan pemilik, tanpa adanya perhitungan yang pasti atau acuan dalam menentukan kuantitas bahan baku yang harus dipesan. Hal ini memungkinkan terjadinya kehabisan stok bahan baku ketika penjualan meningkat dan terjadinya kelebihan stok bahan baku ketika penjualan menurun. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan sebuah sistem yang mampu mengolah data mining dalam melakukan prediksi terhadap penjualan makanan dan minuman di cafe. Dimana diketahui Prediksi merupakan proses memperkirakan suatu keadaan yang terjadi atau akan dilakukan dimasa depan melalui pengujian keadaan masa lalu. Algoritma yang digunakan pada masalah prediksi ini adalah Metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi Data Mining dengan Penerapan Metode Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam memprediksi penjualan makanan dan minuman di cafe cuek sehingga permasalahan mengenai bahan baku dapat diselesaikan dengan mudah untuk kedepannya.
Berdasarkan analisa pada permasalahan yang terjadi dalam kasus yang diangkat dalam memprediksi menu makanan di Cafe Cuek, dalam merancang dan membangun sistem prediksi penjualan makanan dan minuman dengan metode Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan aplikasi berbasis Desktop, dibutuhkan beberapa pendukung antara lain, sistem harus dikonsep kedalam sebuah pemodelan menggunakan UML, yaitu Use Case Diagram, Activity dan Diagram Class Diagram.Kemudian membangun model tersebut dengan menggunakan Visual Studio, kemudian untuk mengetahui cara menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai solusi pemecahan masalah dalam prediksi penjualan menu makanan dan minuman dibutuhkan data pelatihan yaitu data makanan dan minuman yang sebelumnya diketahui nilai penjualannya serta data uji dari beberapa menu yang belum diketuahui nilai penjualannya.Dalam menguji sistem yang telah dirancang untuk membantu pihak café dalam mengatur prediksi penjualan, dapat dilakukan dengan cara mencocokkan hasil prediksi dengan kejadian nyata dari penjualan tersebut, selanjutnya membandingkan hasil aplikasi dengan kondisi sebenarnya.
Penelitian ini telah berhasil mengembangkan sistem prediksi penjualan menu makanan dan minuman menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) di Cafe Cuek, yang menjadi langkah awal penting dalam mengatasi masalah manajemen bahan baku. Namun, terdapat beberapa arah studi lanjutan yang dapat memperkaya dan memperluas kontribusi ilmiah dari penelitian ini. Pertama, akan sangat berharga untuk melakukan studi komparatif dengan menguji berbagai algoritma data mining lainnya, seperti Regresi Linier, Pohon Keputusan, atau Jaringan Saraf Tiruan, pada dataset penjualan Cafe Cuek yang sama. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi algoritma mana yang memberikan tingkat akurasi prediksi tertinggi serta efisiensi komputasi terbaik dalam konteks bisnis kuliner, sehingga dapat memberikan panduan yang lebih komprehensif bagi pemilik usaha. Kedua, penelitian selanjutnya dapat berfokus pada pengembangan modul integrasi antara sistem prediksi ini dengan sistem manajemen inventaris bahan baku. Hal ini akan memungkinkan otomatisasi dalam proses pemesanan atau pengadaan bahan baku berdasarkan hasil prediksi penjualan, sehingga Cafe Cuek dapat mencapai optimalisasi stok yang lebih baik, mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan bahan baku, serta menekan biaya operasional. Ketiga, untuk meningkatkan kapabilitas prediktif model, disarankan untuk menginvestigasi dampak penambahan variabel-variabel eksternal dan dinamis. Faktor-faktor seperti kondisi cuaca, adanya acara khusus di sekitar lokasi kafe, hari libur nasional, tren viral di media sosial, atau bahkan data sentimen dari ulasan pelanggan dapat dianalisis untuk melihat bagaimana variabel-variabel tersebut memengaruhi pola penjualan. Dengan demikian, model prediksi dapat menjadi lebih adaptif dan mampu memberikan estimasi yang lebih presisi terhadap permintaan pasar yang fluktuatif.
| File size | 1.16 MB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
ICSEJOURNALICSEJOURNAL Terdapat total 22 gejala yang terkait dengan setiap kondisi, dan untuk setiap penyakit, tersedia tiga pilihan pengobatan yang berbeda. Seorang ahli diTerdapat total 22 gejala yang terkait dengan setiap kondisi, dan untuk setiap penyakit, tersedia tiga pilihan pengobatan yang berbeda. Seorang ahli di
JOURNALCENTERJOURNALCENTER Hasil penelitian menunjukkan dominasi algoritma classification sebesar 50% dengan Random Forest mencapai akurasi optimal 98,35% melalui optimisasi ParticleHasil penelitian menunjukkan dominasi algoritma classification sebesar 50% dengan Random Forest mencapai akurasi optimal 98,35% melalui optimisasi Particle
UNIDHAUNIDHA Algoritma Random Forest terbukti lebih efektif dibandingkan Decision Tree dalam hal akurasi dan kemampuan deteksi, dengan nilai akurasi mencapai 92%. ModelAlgoritma Random Forest terbukti lebih efektif dibandingkan Decision Tree dalam hal akurasi dan kemampuan deteksi, dengan nilai akurasi mencapai 92%. Model
TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA Pemerintah telah melakukan berbagai upaya pengentasan kemiskinan, termasuk program Bantuan Langsung Tunai (BLT). Namun, proses pembagian bantuan seringPemerintah telah melakukan berbagai upaya pengentasan kemiskinan, termasuk program Bantuan Langsung Tunai (BLT). Namun, proses pembagian bantuan sering
TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA Aplikasi sistem pendukung keputusan dibangun menggunakan sistem berbasis desktop dengan bahasa pemrograman Visual Basic dan pengolahan database, yang dapatAplikasi sistem pendukung keputusan dibangun menggunakan sistem berbasis desktop dengan bahasa pemrograman Visual Basic dan pengolahan database, yang dapat
UMBUMB Penelitian ini menyimpulkan bahwa prinsip arsitektur berkelanjutan dalam material dinding anyaman bambu adalah sebagai berikut. alat kerja digunakan secaraPenelitian ini menyimpulkan bahwa prinsip arsitektur berkelanjutan dalam material dinding anyaman bambu adalah sebagai berikut. alat kerja digunakan secara
UMBUMB Masyarakat dapat menjadikan energi surya sebagai energi alternatif dengan memanfaatkan panel surya untuk menghasilkan listrik. Pemanfaatan energi suryaMasyarakat dapat menjadikan energi surya sebagai energi alternatif dengan memanfaatkan panel surya untuk menghasilkan listrik. Pemanfaatan energi surya
UMSUMS Artikel ini akan memanfaatkan sumber data dari situs Microblogging Twitter, sebagai dasar untuk penentuan tingkat popularitas suatu objek wisata. PenambanganArtikel ini akan memanfaatkan sumber data dari situs Microblogging Twitter, sebagai dasar untuk penentuan tingkat popularitas suatu objek wisata. Penambangan
Useful /
UNAIRUNAIR annulus and Phyllaplysia sp. that had not previously been reported through direct observation or conventional identification methods in Mandalika coastalannulus and Phyllaplysia sp. that had not previously been reported through direct observation or conventional identification methods in Mandalika coastal
UNIDA ACEHUNIDA ACEH Selain itu, berita yang paling diminati oleh masyarakat adalah berita pagi yang menyoroti perkembangan daerah Aceh, berita siang yang meliputi informasiSelain itu, berita yang paling diminati oleh masyarakat adalah berita pagi yang menyoroti perkembangan daerah Aceh, berita siang yang meliputi informasi
UNIDA ACEHUNIDA ACEH Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian kualitatif dengan alat pengumpulan data utama berupa observasi, wawancara, dan dokumen. Hasil penelitianPenelitian ini termasuk dalam jenis penelitian kualitatif dengan alat pengumpulan data utama berupa observasi, wawancara, dan dokumen. Hasil penelitian
UNIDA ACEHUNIDA ACEH Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi. Wawancara secara purposive sampling terhadap Tim Konten Media Baru (KMB) TVRI AcehData diperoleh melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi. Wawancara secara purposive sampling terhadap Tim Konten Media Baru (KMB) TVRI Aceh