SISTEM PREDIKSI STOK BARANG BERBASIS WEBSITE DENGAN ALGORITMA REGRESI LINEAR

Mochammad, Akbar Alamsyah (2026) SISTEM PREDIKSI STOK BARANG BERBASIS WEBSITE DENGAN ALGORITMA REGRESI LINEAR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text COVER.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (104kB)
	Text Lembar Pengesahan Skripsi.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (161kB)
	Text SURAT PERNYATAAN.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (177kB)
	Text ABSTRAK.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (221kB)
	Text BAB I .pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (277kB)
	Text SKRIPSI - 2113218042 - Mochammad Akbar Alamsyah.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (233kB)
	Text HASIL PLAGIARISME.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (139kB)

Abstract

Pengadaan barang yang efektif dan efisien merupakan faktor kunci dalam menjaga kelancaran operasional perusahaan guna menghindari kondisi overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi stok barang berbasis website pada CV Ritech dengan mengimplementasikan algoritma Regresi Linear. Sistem ini dirancang untuk membantu pihak manajemen dalam memprediksi kebutuhan stok di masa mendatang berdasarkan pengolahan data historis penjualan bulanan. Metodologi penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui observasi dan wawancara, analisis tren data historis, serta pengembangan sistem menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Flask dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi algoritma Regresi Linear mampu memberikan prediksi kebutuhan stok yang terukur, sehingga mendukung pengambilan keputusan pengadaan barang yang lebih akurat. Dengan adanya sistem ini, perusahaan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan biaya penyimpanan, dan menjaga stabilitas ketersediaan barang di gudang secara optimal. Kata Kunci: Stok Barang, Regresi Linear, Sistem Prediksi, Manajemen Persediaan, Website

Actions (login required)

View Item