SUSANTO, JOKO (2017) OPTIMASI PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN KEBIJAKAN POLA PRODUKSI PT SURYA BERKAT INDONESIA. Other thesis, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.
Abstract
Laporan skripsi dengan judul Optimasi Produksi Menggunakan Metode Algoritma Genetika Dan Kebijakan Pola Produksi Pt Surya Berkat Indonesia, StudiKasus : PT. Surya Berkat Indonesia telah dilaksanakan pada tanggal 03 Maret 2016 – 24 Maret 2017, penulis JokoSusanto. Variasi dan inovasi produk untuk meningkatkan penjualan merupakan tolak ukur bagaimanakah kebijakan pola produksi perusahaan untuk meningkatkan volume penjualan produk tetapi juga mengamati tingkah laku konsumen akan mode produk garmen, memunculkan ide untuk produk produk baru menjadi sesuatu inovasi wajib yang harus diterapkan, serta seberapa besar keinginan konsumen untuk meningkatkan besarnya penjualan sesuai dengan target yang diinginkan perusahaan. Dengan menggunakan algoritma genetika pemunculan inovasi produk baru dapat menjadi langkah maju dalam menentukan Optimasi Produksi.Tujuan dalam penyusunan penelitian ini membuat Optimasi Produksi menggunakan metode algoritma genetika dan kebijakan pola produksi pada PT. surya berkat indonesia. Jenis Data terdiri dari Data Primer, Ada 2 macam data primer yang penulis lakukan yaitu: Metode Observasi, Metode Wawancara dan Data Sekunder berupa Studi pustaka Browsing Internet. Analisa Data dengan Analisa system menggunakan UML, desain input output dan pengujian sistem. Dari proses yang lain diberikan satu form proses pendataan tersendiri sesuai kebutuhan pengolahan data Optimasi Produksi dengan Metode algoritma genetika dan layak jika proses tersimpan dengan lengkap. Dan data yang di tampilkan sesuai dengan prosedur Optimasi Produksi dan pola produksi dan Hasil uji dapat disimpulkan bahwa perangkat lunak yang dibangun bebas dari kesalahan sintaks untuk hasil yang sesuai dengan yang diharapkan.Semua fungsi pada aplikasi Algoritma Genetika dengan metode Algoritma dapat berjalan dengan valid
Actions (login required)
![[img]](https://eprints.sinus.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png)
