:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Kombinasi algoritma support vector machine (SVM) dan analisis multi-attribute ABC pada klasifikasi inventori indirect material di perusahaan otomotif = Combination of support vector machine (SVM) and multi attribute ABC analysis on indirect material inventory classification in otomotive industry/ Jeffri Ivander

Jeffri Ivander; Isti Surjandari Prajitno, supervisor; Inaki Maulida Hakim, examiner; Sofrida Rosita Hanum, examiner; Aziz Sutrisno, examiner ([Publisher not identified] , 2014)

 Abstrak

ABSTRAK
Klasifikasi indirect material pada industri otomotif tempat penelitian ini
dilakukan belum dapat dilakukan dengan baik sehingga diharapkan dengan
menggunakan metode multi-attribute ABC dan support vector machine performa
klasifikasi indirect material dapat ditingkatkan. Multi-attribute ABC digunakan
untuk melakukan klasifikasi berdasarkan kriteria klasifikasi dengan bobot yang
dihitung dengan analytic hierarchy process , dan support vector machine
digunakan untuk menemukan pola hubungan antara kriteria dengan hasil
klasifikasi dan melakukan penilaian performa klasifikasi . Hasil akhir dari
penelitian ini menunjukkan bahwa kriteria harga dan kritikalitas merupakan
kriteria paling berpengaruh terhadap hasil klasifikasi dan terjadi peningkatan
performa klasifikasi setelah memanfaatkan metode ini

ABSTRACT
Indirect material classification on the automotive industry where the research was
done is not being done properly so it is expected that by using multi-attribute
ABC and support vector machine the classification performance could be
enhanced. Multi-attribute ABC is used to classify the item based on the criterion
and weight that is calculated using analytic hierarchy process , and support vector
machine is used to find hidden pattern about the criterion and classification result
and assess classification performance. The end results of this research show that
price and criticallity are the most influental criterion for the classification results
and there is classification performance enhancement after using these methods.

 File Digital: 1

Shelf
 S56119-Jeffri Ivander.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S56119
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2014
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; Computer (rdadontent)
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 80 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S56119 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20386312