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 /
UBMUBM Kesimpulannya, arsitektur MobileNetV2 terbukti efektif untuk deteksi penyakit daun merica, dan penerapan teknik augmentasi data merupakan strategi krusialKesimpulannya, arsitektur MobileNetV2 terbukti efektif untuk deteksi penyakit daun merica, dan penerapan teknik augmentasi data merupakan strategi krusial
ILMUBERSAMAILMUBERSAMA Obat digunakan untuk mencegah dan mengobati penyakit serta mengurangi rasa sakit. Oleh karena itu, obat harus dikelola dengan baik, efisien, dan efektif.Obat digunakan untuk mencegah dan mengobati penyakit serta mengurangi rasa sakit. Oleh karena itu, obat harus dikelola dengan baik, efisien, dan efektif.
UM SURABAYAUM SURABAYA Hasil analisis data menggunakan metode SARIMA menunjukkan bahwa model terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah SARIMA (2,1,3)(0,1,1)12. Karena modelHasil analisis data menggunakan metode SARIMA menunjukkan bahwa model terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah SARIMA (2,1,3)(0,1,1)12. Karena model
STMIKBINSASTMIKBINSA Sedangkan User Acceptance Testing menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai kebutuhan klien dan mampu mempermudah manajemen uji kompetensi di LSP-P1 SMKNSedangkan User Acceptance Testing menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai kebutuhan klien dan mampu mempermudah manajemen uji kompetensi di LSP-P1 SMKN
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah prototipe aplikasi berbasis web yang mampu memprediksi sentimen positif dan negatif dari input teks, dengan akurasiHasil akhir dari tugas akhir ini adalah prototipe aplikasi berbasis web yang mampu memprediksi sentimen positif dan negatif dari input teks, dengan akurasi
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan sistem informasi akuntansi di FuramaXclusive Resort & Villa Ubud dalam prosesBerdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan sistem informasi akuntansi di FuramaXclusive Resort & Villa Ubud dalam proses
UBMUBM Hasil terbaik dari pengujian menunjukkan bahwa 9 dari 10 mendapat data yang benar. Aplikasi prediksi kebangkrutan ini telah berhasil dirancang dan diimplementasikanHasil terbaik dari pengujian menunjukkan bahwa 9 dari 10 mendapat data yang benar. Aplikasi prediksi kebangkrutan ini telah berhasil dirancang dan diimplementasikan
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Oleh karena itu, pemerintah daerah perlu melakukan pembinaan dan pendampingan lebih lanjut, serta menjalin kerjasama dengan masyarakat dalam pelaksanaanOleh karena itu, pemerintah daerah perlu melakukan pembinaan dan pendampingan lebih lanjut, serta menjalin kerjasama dengan masyarakat dalam pelaksanaan
Useful /
NUSANTARAGLOBALNUSANTARAGLOBAL Setelah kegiatan dilaksanakan dilakukan analisis dan evaluasi, terlihat bahwa anak-anak mengalami peningkatan dan bersemangat dalam menatap masa depanSetelah kegiatan dilaksanakan dilakukan analisis dan evaluasi, terlihat bahwa anak-anak mengalami peningkatan dan bersemangat dalam menatap masa depan
SESKOAU MILSESKOAU MIL Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar adversity quotient berpengaruh terhadap resilience taruna AAU serta melihat tingkat perbedaanPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar adversity quotient berpengaruh terhadap resilience taruna AAU serta melihat tingkat perbedaan
UBMUBM Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari 973 mahasiswa yang tidak menderita depresi, metode ini mengklasifikasikan mereka dengan benar. Selain itu, dariHasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari 973 mahasiswa yang tidak menderita depresi, metode ini mengklasifikasikan mereka dengan benar. Selain itu, dari
UBMUBM Berdasarkan hasil pengujian, metode single marker dan algoritma FAST Corner Detection berhasil diimplementasikan ke dalam aplikasi. Aplikasi bisa berjalanBerdasarkan hasil pengujian, metode single marker dan algoritma FAST Corner Detection berhasil diimplementasikan ke dalam aplikasi. Aplikasi bisa berjalan