IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PREDIKSI TARGET PRODUKSI PADA PROSES KERJA MESIN MOLDING MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION (STUDI KASUS : PT. AIM KARAWANG)

Main Article Content

Authors

Details of Authors

Marjo

Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

Erno Sumantri

Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

Abstract

Article Summary

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Marjo, & Sumantri, E. (2023). IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PREDIKSI TARGET PRODUKSI PADA PROSES KERJA MESIN MOLDING MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION (STUDI KASUS : PT. AIM KARAWANG). Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 4(3), 1694-1703. https://doi.org/10.35870/jimik.v4i3.397
Section
Articles
Author Biographies

Marjo, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia

Erno Sumantri, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia

References

De Cola, T., & Mongelli, M. (2018). Adaptive time window linear regression for outage prediction in Q/V band satellite systems. IEEE Wireless Communications Letters, 7(5), 808-811. DOI: 10.1109/LWC.2018.2826543.

PRIHANDARI, R. C. (2022). Data Mining: Konsep Dan Apikasi Menggunakan Rapidminer (Series: Supervised Learning Dan Unsupervised Learning).

Jollyta, D., Ramdhan, W., & Zarlis, M. (2020). Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish.

Koibur, M. E., Murdiyanto, A. W., Munawar, Z., Insany, G. P., Manurung, H. E., Karmana, D., ... & Sastradipraja, C. K. (2023). SAINS DATA: Strategi, Teknik, dan Model Analisis Data. Kaizen Media Publishing.

Safitri, R., Alfira, N., Tamitiadini, D., Dewi, W. W. A., & Febriani, N. (2021). Analisis Sentimen: Metode Alternatif Penelitian Big Data. Universitas Brawijaya Press.

Swastika, R., Mukodimah, S., Susanto, F., Muslihudin, M., & Adab, S. I. P. IMPLEMENTASI DATA MINING (Clastering, Association, Prediction, Estimation, Classification). Penerbit Adab.

Leung, C. K., Middleton, R., Pazdor, A. G., & Won, Y. (2018, August). Mining ‘following’patterns from big but sparsely distributed social network data. In 2018 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) (pp. 916-919). IEEE. DOI: 10.1109/ASONAM.2018.8508660.

Masrur, A., Thakur, G., Sparks, K., Palumbo, R., & Peuquet, D. J. (2019, December). Co-location Pattern Mining of Geosocial Data to Characterize Urban Functional Spaces. In 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 4099-4102). IEEE. DOI: 10.1109/BigData47090.2019.9006263.

Iryani, L. (2020). Penerapan Datamining Menentukan Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang Menggunakan Metode Clustering. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 3(1), 82-89.

Zuhairoh, F., Aji, T. S., & Ardiana, M. (2019). RELEVANSI NILAI INKREMENTAL ARUS KAS OPERASI DAN LABA (EARNING AFTER TAX) TERHADAP HARGA SAHAM (Study Kasus di Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015-2017). Jurnal Akademi Akuntansi (JAA), 2(2), 81-92. DOI: https://doi.org/10.22219/jaa.v2i2.9682.

Sidik, A. D. W. M., Kusumah, I. H., Suryana, A., Artiyasa, M., & Junfithrana, A. P. (2020). Gambaran Umum Metode Klasifikasi Data Mining. FIDELITY: Jurnal Teknik Elektro, 2(2), 34-38.

Br Simanjuntak, A. P., & Roza, D. (2021). HKSA Antikanker Turunan 4-Aminochalcon Terhadap HeLa Dengan Metode Semiempiris CNDO Dan Regresi Linear.

Putra, A. Y. H., & Pambudi, W. S. (2017). Sistem Kontrol Otomatis PH larutan nutrisi tanaman bayam pada hidroponik NFT (Nutrient Film Technique). Jurnal Mikrotek, 2(4).

Peng, Z., & Li, X. (2018, August). Application of a multi-factor linear regression model for stock portfolio optimization. In 2018 International Conference on Virtual Reality and Intelligent Systems (ICVRIS) (pp. 367-370). IEEE. DOI: 10.1109/ICVRIS.2018.00096.

Rahayu, W. I., Trigunawan, A., & Andarsyah, R. (2020). Regresi linier untuk prediksi jumlah penjualan terhadap jumlah permintaan. Kreatif.