PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING UNTUK MEMREDIKSI PERMINTAAN CUSTOMER PADA PERUSAHAAN PERSEWAAN MOBIL

Agushinta, Dewi and H, M.Irfan (2008) PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING UNTUK MEMREDIKSI PERMINTAAN CUSTOMER PADA PERUSAHAAN PERSEWAAN MOBIL. Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2008). ISSN 1411-6286

[img]
Preview
Text
Perancangan Aplikasi Data Mining_UG.pdf - Submitted Version

Download (206Kb) | Preview

Abstract

Perancangan aplikasi data mining dengan menggunakan analisis regresi ini bertujuan untuk membantu memrediksi beberapa variabel yang berhubungan dengan permintaan customer dan membuat suatu pengambilan keputusan yang tepat. Aplikasi data mining dapat membantu mengoptimalkan proses analisa, evaluasi, dan pada akhirnya proses pengambilan keputusan itu sendiri. Hal ini dikarenakan oleh adanya peluang untuk melakukan analisa terhadap prediksi nilai di masa yang akan datang. Aplikasi data mining untuk kegiatan sewa menyewa mobil pada PT. Indorent Car dapat membantu mengoptimalkan proses analisa, evaluasi, dan pada akhirnya proses pengambilan keputusan itu sendiri. Hal ini dikarenakan oleh adanya peluang untuk melakukan analisa terhadap prediksi nilai di masa yang akan datang. Sistem yang ada saat ini tidak memungkinkan untuk hal ini. Untuk mengembangkan aplikasi data mining dibutuhkan data warehouse atau database tersendiri yang memenuhi syarat dan mampu menyediakan data yang relevan dengan kebutuhan data mining. Langkah-langkah untuk melakukan analisa perancangan berdasarkan teori yang terdiri dari analisa permasalahan, analisa database untuk kebutuhan data mining dan analisa data mining dapat diterapkan. Analisa tersebut dilakukan untuk mempersiapkan hal-hal yang diperlukan jika suatu saat nanti konsep data mining akan diterapkan untuk kegiatan sewa menyewa mobil. Uji coba pada SPSS dengan menggunakan analisa regresi dan membandingkan hasil dari ketiga model regresi menunjukkan bahwa hasil dari ketiga model regresi tersebut hampir sama, namun untuk memperoleh hasil prediksi yang terbaik dapat dilihat dari rata-rata error terkecil yang dihasilkan dari masing-masing ketiga model regresi tersebut. Hasil rata-rata error setiap jenis mobil berdasarkan uji coba dalam kurun waktu 5 bulan..

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Data Warehouse; Data Mining; Pemodelan Dimensional; Analisis Regresi
Subjects: A General Works > AI Indexes (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi > Program Studi Sistem Komputer
Depositing User: Mr Reza Chandra
Date Deposited: 28 Feb 2014 07:03
Last Modified: 28 Feb 2014 07:03
URI: http://repository.gunadarma.ac.id/id/eprint/918

Actions (login required)

View Item View Item