Sistem Informasi Prediksi Jumlah Muatan Pengiriman Barang Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web (Studi Kasus di PT. GLX Kargo Logistik, Semarang)

Kuswatik Mentari

doi:10.51903/pendekar.v3i02.940

Authors

Kuswatik Mentari Universitas STEKOM

DOI:

https://doi.org/10.51903/pendekar.v3i02.940

Keywords:

Pengiriman barang, sistem informasi, prediksi

Abstract

PT GLX Kargo Logistik belum memiliki sistem untuk memprediksi jumlah muatan pengiriman barang. Dalam mengatasi jumlah permintaan pengiriman barang, perusahaan perlu untuk mengetahui informasi yang cepat dan akurat terkait jumlah
permintaan customer. Penulis membuat Data Flow of Diagram Sistem Informasi Prediksi Jumlah Muatan Pengiriman Barang berbasis Web. Penulis mengembangkan sistem tersebut dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi teks, dengan P(Quantity/Bulan,Kota)= (P(Bulan ┤|Quantity) X P(Kota ┤|Quantity) x P(Quantity))/(P(Bulan) x P(Kota)). Dari hasil penelitian diperoleh hasil uji validasi menurut ahli pakar sistem yaitu dosen, mendapatkan penilaian dengan skor 3, dengan menunjukan nilai 3 yang berada diantara 2,51 – 3,25 yakni tergolong dalam kategori valid.

References

Aulia Rizka, Yevilina. 2015; Klasifikasi Kemunculan Titik Panas pada Lahan Gambut di Sumatera & Kalimantan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Fakultas Ilmu Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Institut Pertanian Bogor.

Darmawan, Deni, 2013; “Desain dan Pemrograman Website”, Bandung : Remaja Rosdakarya.

Handoko, T Hani. 2000; “Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi”. Edisi 1. Yogyakarta. BPFE Yogyakarta.

Jogiyanto, HM, 2005; Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur, Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Penerbit Andi Offset: Yogyakarta

Krismiaji, 2010; “Sistem Informasi Akuntansi”. UPP AMP YKPN: Yogyakarta,

Lani Sidharta, 1995; “Pengantar Sistem Informasi Bisnis”, P.T. ELEX Media Komputindo, Jakarta

Muftikhali, Qilbaaini Effendi, 2015; “Rancang Bangun Sistem Informasi kualifikasi Status Gunung Berapi menggunakan Metode Naive Bayes Classifier”, Program Studi Sistem Informasi. Universitas Jember

Prasetya Eka, Gresik, 2012; “Data Mining, Konsep dan aplikasi menggunakan MATLAB”, Yogyakarta : CV Andi Offset,.

Sora N, 2015; “Pengertian UML dan Jenis-Jenisnya Serta Contoh Diagramnya”, Pengertian Apapun. [Online]. Available: http://www.pengertianku.net/2015/09/pengertian-uml-dan-jenis-jenisnya-serta contoh-diagramnya.html.

Suprianto, Dodit, 2008; “Buku Pintar Pemrograman PHP”, Bandung : Oase Media

Susilo, Andi, 2008; “Buku Pintar Ekspor-Impor”, Jakarta Selatan:Trans Media

Suryati, Imas, 2014; “Perancangan Sistem Informasi Prediksi Resiko Kredit Berbasis WEB dengan Metode Naïve Bayes Classifier”, Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember,