ANALISA DAN PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAN SMOOTHING DAN MULTI AGENT SISTEM PADA PREDIKSI PENJUALAN

Pada dunia bisnis stok barang merupakan sebuah hal yang sulit untuk diprediksi.Banyak hal yang menjadi penentu factor jumlah stocking barang.Salah satu factor utama adalah jumlah pesanan dan kondisi ekonomi.Isu menarik dari proses peramalan kebutuhan barang adalah mendelegasikan tugas tersebut kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer. Kegiatan pengerajin untuck melakukan stocking barangakan sangat terbantu oleh perangkat lunak ini. Pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen (intelligent agent) memungkinkan untuk membantu pengerajin dalam menentukan kemungkinan stok barang pada bulan selanjutnya.Perangkat lunak berbasis intelligent agent ini dirancang menggunakan metodologi Prometheus, dan dikembangkan melalui platform JADE dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengembangan model berfokus pada bagaimana agen dapat membantu dalam melakukan peramalan terhadap kebutuhan stocking barang yang kemungkinan akan dipesan. Konsep yang diterapkan pada agen berdasarkan metodesingle exponential smoothing, dengan menggunakan histori barang selama 2 tahun terakhir.Evaluasi dilakukan terhadap 24data histori data permintaan selama 2 tahun.Metode perbaikan data dengan menggunakan MSE dengan hasil paling optimal antara nilai alpha 0.3 hingga 0.6

Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponentian Smoothing Dan Multi Agent Sistem Pada PrediksiPenjualan

Pada dunia bisnis stok barang merupakan sebuah hal yang sulit untuk diprediksi. Banyak hal yang menjadi penentu factorjumlah stocking barang. Salah satu factor utama adalah jumlah pesanan dan kondisi ekonomi.Isu menarik dari proses peramalan kebutuhan barang adalah mendelegasikan tugas tersebut kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer. Kegiatan pengerajin untuck melakukan stocking barang akan sangat terbantu oleh perangkat lunak ini. Pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen (intelligent agent) memungkinkan untuk membantu pengerajin dalam menentukan kemungkinan stok barang pada bulan selanjutnya.Perangkat lunak berbasis intelligent agent ini dirancang menggunakan metodologi Prometheus, dan dikembangkan melalui platform JADE dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengembangan model berfokus pada bagaimana agen dapatmembantu dalam melakukan peramalan terhadap kebutuhan stocking barang yang kemungkinan akan dipesan. Konsep yangditerapkan pada agen berdasarkan metodesingle exponential smoothing, dengan menggunakan histori barang selama 2 tahun terakhir.Evaluasi dilakukan terhadap 24data histori data permintaan selama 2 tahun. Metode perbaikan data dengan menggunakanMSE dengan hasil paling optimal antara nilai alpha 0.3 hingga 0.6

Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponentian Smoothing Dan Multi Agent Sistem Pada Prediksi Penjualan

Pada dunia bisnis stok barang merupakan sebuah hal yang sulit untuk diprediksi. Banyak hal yang menjadi penentu factor jumlah stocking barang. Salah satu factor utama adalah jumlah pesanan dan kondisi ekonomi.Isu menarik dari proses peramalan kebutuhan barang adalah mendelegasikan tugas tersebut kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer. Kegiatan pengerajin untuck melakukan stocking barang akan sangat terbantu oleh perangkat lunak ini. Pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen (intelligent agent) memungkinkan untuk membantu pengerajin dalam menentukan kemungkinan stok barang pada bulan selanjutnya.Perangkat lunak berbasis intelligent agent ini dirancang menggunakan metodologi Prometheus, dan dikembangkan melalui platform JADE dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengembangan model berfokus pada bagaimana agen dapat membantu dalam melakukan peramalan terhadap kebutuhan stocking barang yang kemungkinan akan dipesan. Konsep yang diterapkan pada agen berdasarkan metodesingle exponential smoothing, dengan menggunakan histori barang selama 2 tahun terakhir.Evaluasi dilakukan terhadap 24data histori data permintaan selama 2 tahun. Metode perbaikan data dengan menggunakan MSE dengan hasil paling optimal antara nilai alpha 0.3 hingga 0.6

PENERAPAN FCM UNTUK PENENTUAN KEMAMPUAN SISWA BERBASIS SISTEM AGENT CERDAS (STUDI KASUS SMK NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI)

Guru perlu selalu memantau perkembangan akademik dan melaksanakan pemberian test pekerjaan secara proporsional kepada siswa. Peran guru selain mengajar dikelas juga menganalisis kemampuan dari siswa yang diampunya. Pada K13 hal ini merupakan salah satu hal yang menjadi sorotan utama dalam proses belajar mengajar. Isu menarik dari proses klastering kemampuan siswa ini adalah mendelegasikan tugas tersebut kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer. Kegiatan guru yang mengatur soal dan memerikasa jawaban siswa akan sangat terbantu oleh perangkat lunak ini. Pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen (intelligent agent) memungkinkan untuk menentukan kemampuan siswa. Perangkat lunak berbasis intelligent agent ini dirancang menggunakan metodologi Prometheus, dan dikembangkan melalui platform JADE dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengembangan model berfokus pada bagaimana agen dapat membentuk model klastering sehingga dapat menentukan jenis kemampuan siswa. Konsep yang diterapkan pada agen berdasarkan metode fuzzy c-means clustering, dengan jenis penentu nilai klaster antara lain: nilai pengetahuan dan nilai keterampilan. Evaluasi dilakukan terhadap 10, 100 dan 200 data siswa dengan jumlah klaster tententu untuk menghitung jarak pisah antar-klaster. Metrik pengukuran yang digunakan adalah Xie-Beni Index dan mempunyai nilai hasil sebesar 0.368 pada klaster 5 dengan jumlah data 200