Perancangan Sistem Prediksi Stok Ban Menggunakan Metode Monte Carlo Di Toko Mega Jaya Ban

Wukualam, Wukualam (2024) Perancangan Sistem Prediksi Stok Ban Menggunakan Metode Monte Carlo Di Toko Mega Jaya Ban. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

Preview	Text LEMBAR KEASLIAN SKRIPSI.pdf Download (349kB) | Preview
Preview	Text Lembar Pengesahan.pdf Download (393kB) | Preview
Preview	Text Lembar Persetujuan.pdf Download (573kB) | Preview
Preview	Text Persetujuan Publikasi_Wukualam.pdf Download (540kB) | Preview
	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (205kB)
	Text BAB 1.pdf Download (44kB)
	Text BAB 2.pdf Download (181kB)
	Text BAB 3.pdf Download (333kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only until 10 October 2029. Download (312kB)
	Text BAB 5.pdf Download (32kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (164kB)

Abstract

Penjualan merupakan salah satu faktor penting bagi kelangsungan usaha, karena keuntungan bergantung pada banyaknya produk yang terjual. Untuk menjamin keberhasilan penjualan, diperlukan strategi untuk menarik konsumen dan memperkuat loyalitas. Di Mega Jaya Ban, pentingnya menjual ban mobil tidak dapat disangkal karena penjual harus mempertimbangkan ketersediaan produk untuk meningkatkan keuntungan. Namun perbedaan perilaku konsumen menimbulkan tantangan dimana beberapa produk tidak terjual sebelum tanggal kadaluwarsanya dan tetap berada dalam stok di gudang. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penulis mengembangkan sistem prediksi dengan menggunakan metode Monte Carlo, yaitu simulasi yang dapat menangani ketidakpastian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi persediaan ban pada tahun 2021 dan 2022 dengan rata-rata akurasi sekitar 91,3%, menegaskan kontribusi penting metode Monte Carlo dalam menentukan persediaan ban di masa yang akan datang.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Monte Carlo, Ban, Data Mining, Prediksi, Stok
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Wukualam Wukualam
Date Deposited:	07 Mar 2024 22:20
Last Modified:	07 Mar 2024 22:20
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/11465

Actions (login required)

View Item