Memprediksi Kualitas Produk Inspeksi Dalam Meminimalisasi Resiko Produk Ng Meggunakan Algoritma Regresi Linier

  • Dini Rahayu * Mail Universitas Nasional, Indonesia
  • Aris Gunaryati Universitas Nasional, Indonesia
Keywords: Data Mining, Defect, Estimasi, Regrensi Liniear, Inspection

Abstract

Predicting the product is a form of analyzing data, predicting the product is an important factor that determines the smooth running of the product. Utilization of product and defect data can be used in carrying out the process of data mining and modeling stages to predict the number of product defects at one time. The application of the simple Linear Regression algorithm equation model can be implemented where the results also provide a new insight for the prediction needs of the number of product defects. The simple Linear Regression equation model after comparison with actual calculation results (observations) and also with the Rapid Miner application in general shows similar results. Evaluation and testing of the RMSE value was also obtained when evaluating the applied linear regression model, with an RMSE value of 0.984 with a standard deviation of +- 0.0

References

A. Fikri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kekuatan Beton Yang Dihasilkan Dengan Metode Estimasi Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu Komput. UDINUS, pp. 1–12, 2013.

E. Rahayu, I. Parlina, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor Application of Multiple Linear Regression Algorithm for Motorcycle Sales Estimation,” vol. 1, no. 1, 2022.

T. I. Andini, W. Witanti, and F. Renaldi, “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear,” pp. 27–32, 2016.

L. Belakang et al., “IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT PADA TOKO KEBUTUHAN STOK BARANG Program Studi Teknik Informatika , Fakultas Teknik , Universitas Muhammadiyah Jember Abstrak Toko Delima Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak di bidang penjualan . Saat ini toko Delima J,” pp. 1–10, 2018.

F. Rizky, Y. Syahra, and I. Mariami, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Target Pemakaian Stok Barang Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Sains dan Komput., vol. 18, no. 2, pp. 167–175, 2019.

I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.

A. Dan, P. Peminatan, P. Makanan, and H. Nurrahmi, “Analisa dan perancangan peminatan pemilihan makanan dan minuman dengan menggunakan algoritma apriori 1),” vol. 1, no. 1, pp. 38–43, 2020.

“Analisis dan Implementasi Teknik Data Mining dengan Metode Association Rule Mining untuk Memprediksi Strategi Pemasaran Produk Unilever pada PT . Tiran Makassar,” 2017.

A. Wibisono, M. Rofik, and E. Purwanto, “Penerapan Analisis Regresi Linier Berganda dalam Penyelesaian Skripsi Mahasiswa,” J. ABDINUS J. Pengabdi. Nusant., vol. 3, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.29407/ja.v3i1.13512.

宋争辉, “No Title专业外语有屁用,” 信阳师范学院, vol. 10, no. 2, pp. 1–15, 2018.

P. S. Ramadhan and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” Sains dan Komput., vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.

Suyanto, Data Mining. Yogyakarta: Informatika, 2017.

P. Studi, S. Informasi, J. Sarjana, and A. T. Nopriansyah, “Fakultas ilmu komputer universitas sriwijaya mei 2018,” 2018.

Sugiyono, “Dokumen Karya Ilmiah | Skripsi | Prodi Teknik Informatika - S1 | FIK | UDINUS | 2016,” Fik, vol. 1, no. 1, pp. 1–2, 2016.

F. Fengki, “Implementasi Regresi Linear Untuk Memprediksi Lama Waktu Pengiriman Catering Kepada Konsumen Studi Kasus Home Catering Malang,” Cent. Libr. Maulana Malik Ibrahim State Islam. Univ. Malang, 2018.

D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 1, p. 56, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.

Retno Tri vulandari, Data Mining. Yogyakarta: Gava Media, 2017.

H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 364, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.

S. Haryati, A. Sudarsono, and E. (2015) Suryana, “Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.

Dimensions Badge
Published
2023-09-29
How to Cite
Dini Rahayu, & Gunaryati, A. (2023). Memprediksi Kualitas Produk Inspeksi Dalam Meminimalisasi Resiko Produk Ng Meggunakan Algoritma Regresi Linier. Bulletin of Information Technology (BIT), 4(3), 384 - 390. https://doi.org/10.47065/bit.v4i3.894
Section
Articles