PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN HARGA JUAL PASIR DENGAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA BERBASIS WEB PADA PT. BATANGHARI PERSADA MAKMUR JAMBI

Winata, Wiken (2021) PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN HARGA JUAL PASIR DENGAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA BERBASIS WEB PADA PT. BATANGHARI PERSADA MAKMUR JAMBI. Skripsi thesis, UNAMA.

[img] Text
BAB I.pdf

Download (311kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (744kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (217kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (882kB)
[img] Text
BAB VI.pdf

Download (186kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (224kB)

Abstract

PT. Batanghari Persada Makmur Jambi merupakan salah satu perusahaan yang berlokasi di daerah Jambi dan bergerak dalam usaha penjualan pasir silika. Banyaknya jenis ukuran pasir yang memiliki harga jual yang berbeda-beda menyebabkan adanya permasalahan yaitu sulitnya menentukan harga jual yang akurat untuk setiap jenis ukuran pasir tersebut sehingga akan timbul ketidakpastian dalam menentukan harga yang sesuai, selain itu bila ada perubahan pada biaya produksi maupun penetapan laba maka cara penentuan harga secara manual sangat tidak efisien. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memberkan sulusi untuk permasalahan yang terjadi dengan menawarkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan harga jual pasir menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Penulis melakukan pengembangan sistem dengan metode waterfall dan menggunakan pendekatan model sistem unified model language menggunakan usecase diagram, activity diagram, class diagram dan flowchart diagram. Sistem baru menghasilkan output yang dapat menampilkan data pasir, data pesanan, data profil admin, data pelanggan, data harga pasir, dan hasil perhitungan harga pasir dengan metode Regresi Linier Sederhana. perancangan sistem secara terkomputerisasi akan membantu operasional.perusahaan lebih efisien.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Artificial Intelligence
Divisions: Skripsi > Teknik Informatika > 2021
Depositing User: Digital Library
Date Deposited: 26 Jun 2023 13:30
Last Modified: 26 Jun 2023 13:30
URI: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/2032

Actions (login required)

View Item View Item