UMM Institutional Repository

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENDALIAN STOK BARANG PADA KKK AUTOSHOP MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO

Lutfi, Fadly (2014) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENDALIAN STOK BARANG PADA KKK AUTOSHOP MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-fadlylutfi-34983-1-pendahul-n.pdf

Download (70kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-fadlylutfi-34983-2-babi.pdf

Download (28kB) | Preview

Abstract

Masalah penentuan kebutuhan pengendalian barang (Inventory Control) sangat berhubungan dengan Decision Support System. Selama ini sudah banyak metode yang digunakan untuk masalah pengendalian Inventory Control, terutama dalam bentuk prediksi kebutuhan dan pengendalian. Pada penelitian ini, akan digunakan fuzzy inference system dengan metode Tsukamoto untuk menentukan pembelian barang guna membantu kesetablian stok. Input yang dibutuhkan adalah data – data dari penjualan, stok barang dan pembelian dari priode sebelumnya. Basis pengetahuan dibangun dengan menggunakan kaidah produksi (IF-THEN). Hasil seleksi predikat (Fire strength) yang diperoleh pada setiap aturan fuzzy untuk setiap kebutuhan barang, kemudian dikomposisikan dengan menggunakan rata-rata terbobot. Hasil rata-rata terbobot ini merupakan output pembelian barang guna kebutuhan penyetokan. Kata kunci: Inventory Control, (FIS), SPK

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Mrs Fatimah Azzahra
Date Deposited: 21 Apr 2016 09:22
Last Modified: 21 Apr 2016 09:22
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/27678

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo