• mahkota212.com
  • http://adoornri.com/
  • yokaislot
  • slot gacor
  • https://kadinkabserambarat.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkabhalmaheratengah.org/tentang-kadin/
  • situs slot gacor hari ini
  • https://metallagi.com/
  • https://sistel.semarangkota.go.id/
  • https://bkd.siakkab.go.id/
  • https://kadintegal.org/tentang-kadin/
  • https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/abdimas
  • https://sippbb.purwakartakab.go.id/maps/
  • http://pustaka.fib.unand.ac.id/
  • slot gacor
  • slot777
  • https://awangbangkalbarat.banjarkab.go.id/
  • https://www.scienceworksforus.com/press-releases/one-week-and-counting-dont-cut-the-research-that-fuels-the-u-s-economy
  • https://washrightsnetwork.org/free-spins-existing-customers-no-deposit-2025-australia/
  • https://catalogue.paramadina.ac.id/
  • https://kadinlangara.org/XNXX/
  • https://kadinpcmataram.org/kontak/
  • https://merch.emma-larson.com/products
  • https://kadinkabbireuen.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkotabatang.org/XVIDEOS/
  • https://motherscareivfcentre.com/about-us-2/appointments/
  • https://tiwet.web.id/orc/
  • https://babelankota.kabbekasi.id/
  • situs slot gacor
  • https://anggota.kadinpcmataram.org/
  • <![CDATA[SISTEM PREDIKSI PENYEDIAAN MENU SIAP SAJI MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY MAMDANI (Studi Kasus :]]> Firanindyas Tika Maysaroh Pengarang Saifu Rohman, M.Kom Dosen Pembimbing 1 Dimas Prasetyo Utomo, M.Kom Dosen Pembimbing 2 Saifu Rohman, M.Kom. Penguji 1 Dimas Prasetyo Utomo, M.Kom Penguji 2
    Manajemen persediaan yang kurang akurat dapat menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok, yang pada gilirannya berdampak langsung pada operasional dankepuasan pelanggan. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi persediaan menu siap jual dengan menggunakan algoritma fuzzy Mamdani. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang bersifat tidak pasti dan mendekati polapikir manusia dalam pengambilan keputusan. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan input berupa data historis penjualan dan persediaan, dan akanmenghasilkan prediksi jumlah produksi atau pengadaan menu yang optimal. Prosesfuzzy ini mencakup tiga tahap utama, yaitu fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi, dengan aturan yang didasarkan pada himpunan fuzzy linguistik. Untuk mengevaluasi kinerja sistem, digunakan metode MAE (Mean Absolute Error),RMSE (Root Mean Square Error), dan MAPE (Mean Absolute PercentageError) guna mengukur tingkat akurasi dari hasil prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan prediksi yang cukup akuratdan dapat difungsikan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan dibidang manajemen persediaan menu siap jual. Kata Kunci : prediksi persediaan, fuzzy Mamdani, logika fuzzy, manajemen stok,MAE, RMSE, MAPE.