## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 71
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Implementasi Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Support Vector Machine Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang Pada Koperasi Karyawan Pangan Utama
Fadjar Pratama 1 , Muhammad Nasir 2 , Siti Sauda* 3
1,2,3 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: fadjarpratama97@gmail.com 1 , nasir@binadarma.ac.id 2 , siti_sauda@binadarma.ac.id 3

## Abstrak
Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama  merupakan  koperasi  yang  disediakan  untuk memenuhi kebutuhan karyawan PT. Indofood cabang Palembang pada khususnya dan masyarakat  pada  umumnya.  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama  ini  melaksanakan berbagai  kegiatan  usaha  antara  lain  unit  usaha  pertokoan  dan  unit  usaha  simpan pinjam.  Penyimpanan  data  yang  digunakan  oleh  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama dalam proses persediaan barang walaupun sudah terkomputerisasi, namun prosesnya belum terintegrasi dengan baik, sehingga menimbulkan sebuah masalah bagi Koperasi Karyawan Pangan Utama yaitu kesulitan memperoleh informasi mengenai persediaan barangnya dan terkadang sering terjadinya penumpukan barang yang merugikan bagi Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama.  Dengan  menerapkan  pengolahan  persediaan barang  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine yang  baik,  diharapkan terjadinya interaksi yang baik dalam management stok barang dengan cepat, efisien, dan  efektif.  Algoritma Support  Vector Machine adalah  algoritma  yang  mencatat kenaikan  dan  penurunan  kas  persediaan  barang.  Proses klasifikasi  dengan  algortima ini akan menghitung stok awal dengan stok akhir dan mengelompokan barang dagang berdasarkan  minat  konsumen  berdasakan  hasil  penghitungan  stok  awal  dan  stok akhir.
Kata Kunci: pengendalian, persediaan, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  semakin  berkembang  saat  ini memberikan  banyak  pilihan  dan  kemudahan  bagi  dunia  bisnis  dalam meningkatkan kinerja mereka. Dari banyak manfaat yang bisa diberikan  oleh teknologi antara lain adalah proses bisnis yang berjalan secara real time . Salah satu  teknologi  yang  dapat  mewujudkan  proses  bisnis  yang  maksimal  dalam segi  pelayanan  dan  kualitas  barang  adalah  dengan  pendayagunaan internet .

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dengan  adanya internet proses  bisnis  suatu  perusahaan  dapat  dilakukan dengan efektif dan efisien. Pemanfaatan internet didalam perusahaan antara lain  seperti  pengiriman  informasi  melalui e-mail ,  transaksi e-commerce , transaksi e-banking dan proses penentuan stok persediaan barang yang dapat memanfaatkan penggalian data.
Koperasi Karyawan Pangan Utama merupakan koperasi yang disediakan untuk memenuhi  kebutuhan  karyawan  PT.  Indofood  cabang  Palembang  pada khususnya  dan  masyarakat  pada  umumnya.  Koperasi  Karyawan  Pangan Utama  ini  melaksanakan  berbagai  kegiatan  usaha  antara  lain  unit  usaha pertokoan  dan  unit  usaha  simpan  pinjam.  Dalam  proses  penyimpanan  data untuk  persediaan  barang,  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama  hanya menggunakan microsoft  excel tanpa  proses data  mining .  Sehingga  dapat menimbulkan  sebuah  masalah  bagi  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama  yaitu kesulitan  memperoleh  informasi  mengenai  persediaan  barangnya  dan terkadang  sering  terjadinya  penumpukan  barang  yang  merugikan  bagi Koperasi Karyawan Pangan Utama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  penulis  akan  menguraikan  beberapa  hal  yang  digunakan dalam  penulisan  penelitian.  Hal  berikut  antara  lain  adalah  1)  Metode penelitian,  2)  Metode  pengumpulan  data  dan  3)  Metode  pengembangan sistem.

## 2.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif  ( Deskriptive Research ).  [1]  Metode  penelitian  deskriptif  adalah  metode  yang  digunakan untuk menggambarkan  atau  menganalisa  suatu  hasil  penelitian  tetapi  tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas.
2.2. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian  [2] yaitu:
1) Pengamatan (Observasi), Merupakan metode pengumpulan data dengan  cara  berkunjung  secara  langsung  ke  Koperasi  Karyawan Pangan Utama dengan melakukan pengamatan langsung tempat dan proses persediaan stok barang.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Fadjar Pratama, Muhammad Nasir, at all | 73
2) Wawancara  ( Interview) ,  Merupakan  metode  pengumpulan  data dengan  cara  proses  tanya  jawab  seputar  persediaan  stok  barang kepada  pegawai  dan  pemilik,  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan gambaran  tentang  stok  barang  serta  masalah  yang  berhubungan dengan penelitian.
3) Studi  Pustaka,  Merupakan  proses  pengumpulan  data  dengan  cara mencari  dan  mempelajari  data-data  dari  buku-buku  ataupun  dari referensi lain yang berhubungan dengan penulisan skripsi ini.

## 2.3. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  untuk  membangun  e- cooperative pada Koperasi Karyawan Pangan Utama, penulis menggunakan Metode Prototype , metode ini merupakan salah satu metode yang banyak digunakan dalam pengembangan perangkat lunak [3].Berikut ini penjelesan mengenai tahapan pada metode pengembangan yang digunakan, yaitu:
1) Komunikasi,  Tahapan  awal  dari  model prototype guna mengidentifikasi  permasalahan-permasalahan  yang  ada,  serta informasi-informasi  lain  yang  diperlukan  untuk  pengembangan sistem.
2) Perencanaan,    Tahapan    ini    dikerjakan    dengan    kegiatan penentuan  sumber  daya,
3) spesifikasi  untuk  pengembangan  berdasarkan  kebutuhan  sistem, dan tujuan berdasarkan pada hasil komunikasi yang dilakukan agar pengembangan dapat sesuai dengan yang diharapkan review”
4) Pemodelan,  Tahapan  selanjutnya  ialah  representasi  atau menggambarkan  model  sistem  yang  akan  dikembangkan  seperti proses  dengan  perancangan  menggunakan UML ,  relasi  antar- entitas  yang  diperlukan,  dan  perancangan  antarmuka  dari  sistem yang akan dikembangkan.
5) Konstruksi,  Tahapan  ini  digunakan  untuk  membangun,  menguji- coba  sistem  yang  dikembangkan.  Proses  instalasi  dan  penyediaan user-support juga  dilakukan  agar  sistem  dapat  berjalan  dengan sesuai.
6) Penyerahan, Tahapan ini dibutuhkan untuk mendapatkan feedback dari pengguna, sebagai hasil evaluasi dari tahapan sebelumnya dan implementasi dari sistem yang dikembangkan.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  kata  serapan  dari  bahasa  Belanda, classificatie ,  yang sendirinya  berasal  dari  bahasa  Prancis classification .  Istilah  ini  menunjuk kepada sebuah metode untuk menyusun data secara sistematis atau menurut beberapa  aturan  atau  kaidah  yang  telah  ditetapkan.  Klasifikasi  adalah pengelompokkan  yang  sistematis  pada  sejumlah  objek,gagasan,  buku  atau benda-benda lain ke dalam kelas atau golongan  tertentuberdasarkan  ciri-ciri yang sama [4].

## 2.5. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi. SVM memiliki prinsip dasar linier classifier yaitu  kasus  klasifikasi  yang  secara linier dapat  dipisahkan,  namun SVM telah dikembangkan agar dapat bekerja pada problem non-linier dengan memasukkan  konsep kernel pada  ruang  kerja  berdimensi  tinggi.  Pada  ruang berdimensi  tinggi,  akan  dicari hyperplane yang  dapat  memaksimalkan  jarak ( margin )  antara  kelas  data.Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) merupakan  salah  satu  teknik  untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus klasifikasi maupun regresi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  dari  analisis – analisis  dan  rancangan  yang  telah  dijelaskan sebelumnya  maka  dibangunlah  sebuah  sistem  pengolahan  data  stok  barang meggunakan  metode  Klasifikasi.  Sistem  ini  berperan  sebagai  sebuah  sistem untuk mengolah data stok barang pada koperasi karyawan pangan utama agar dapat membantu koperasi karyawan dalam hal mengatur persediaan barang. Berikut ini adalah gambaran dari aplikasi yang telah dibagun dan rancangan 1) Use case diagram,  2) Class Diagram. Komponen utama dari aplikasi tersebut terdiri  dari  beberapa menu – menu ,  yaitu  3)  M enu login  4) Menu utama  5) Menu bobot, 6) Menu nilai dan 7) Menu tentang aplikasi.
1) Use Case Diagram
Diagram use  case digunakan  untuk  memperlihatkan  hubungan-hubungan yang  terjadi  antara  aktor-aktor  dengan use  case-use  case yang  ada  dalam Implementasi  Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk Menentukan Stok Persediaan  Barang pada Koperasi Karyawan Pangan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Fadjar Pratama, Muhammad Nasir, at all | 75
Utama,  sehingga  calon  pengguna  sistem/perangkat  lunak  mendapatkan pemahaman tentang sistem yang akan dikembangkan.
Gambar 1 Usecase Diagram

## 2) Class Diagram
Mengidentifikasi  isi  informasi  yang  akan  ditampilkan  pada  Implementasi Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk Menentukan  Stok  Persediaan  Barang  pada  Koperasi  Karyawan  Pangan Utama.  Adapun  isi  informasi  yang  akan  di  tampilkan  tersebut  di deskripsikan melalui Class Diagram sebagai berikut ini .
Gambar 2. Class Diagram

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
3) Halaman Login
Halaman  Login  akan    ditampilkan  setelah  membuka  aplikasi  menggunakan browser .

## Gambar 3 Halaman Login
4) Halaman Bagian Persediaan
Halaman  Bagian  Persediaan  akan  ditampilkan  setelah  Admin  berhasil melakukan login mengggunakan username dan password di browser .
Gambar 4 Halaman Bagian Persediaan

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Fadjar Pratama, Muhammad Nasir, at all | 77
5) Halaman Barang
Halaman  Barang  akan  ditampilkan  setelah  Admin  memilih  menu  Barang, yang digunakan untuk mengelola data barang.

## Gambar 5. Halaman Barang

## 6) Halaman Barang Masuk
Halaman  Barang  Masuk  akan  ditampilkan  setelah  Admin  memilih  menu Barang Masuk, yang digunakan untuk mengelola data barang masuk.
Gambar 6. Halaman Barang Masuk

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
7) Halaman Barang Keluar
Halaman  Barang  Keluar  akan  ditampilkan  setelah  Admin  memilih  menu Barang Keluar, yang digunakan untuk mengelola data barang keluar.
Gambar 7. Halaman Barang Keluar
8) Transformasi Data
Seperti  terlihat  pada  gambar  8  terlihat  bahwa  transformasi  data  terdiri  dari nilai  X1  dan  X2.  Untuk X1 dan X2 diambil  dari  data  yang  telah ditransformasikan  yaitu  urutan  nilai  dengan  cara  menghitung  jumlah  barang pada data pertama dikurang jumlah barang terendah lalu dibagi jumlah data tertinggi  dikurang  jumlah  data  terendah  yang  mana  menghasilkan transformasi data untuk X1 adalah = 0.1027, 0.1025, 0.1024, 0.1032, 0.1027. untuk X2 adalah = 0.1112, 0.1091, 0.109, 0.1105, 0.1096, 0.109.
Gambar 8 Hasil Perhitungan Transformasi Data

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Fadjar Pratama, Muhammad Nasir, at all | 79
9) Data Latih
Untuk hasil perhitungan data latih X2-X1 dan LABEL dimana menunjukan hasil prediksi sementara adalah negatif maka label data latih (-1) yang menunjukan hasil  klasifikasi  tidak  laris,  sedangkan  hasil  prediksi  sementara  positif  maka label data latih (+1) yang menunjukan hasil klasifikasi laris .
Gambar 9. Hasil Perhitungan Data Latih
10) Data Uji
Untuk  hasil  perhitungan  data  uji X2-X1 dan LABEL dimana  menunjukan  hasil prediksi sementara  adalah  negatif  maka  label  data uji  (-1)  yang menunjukan hasil  klasifikasi  tidak  laris,  sedangkan  hasil  prediksi  sementara  positif  maka label data latih  (+1) yang  menunjukan hasil klasifikasi laris. Dominan  bernilai (+1) yakni klasifikasi laris.
Gambar 11 Hasil Perhitungan Data Uji

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
11) Hasil Prediksi
Gambar 12 Hasil Perhitungan Hasil Prediksi
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  data  uji  yang  diolah  secara manual menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel nilai label data uji dan label data prediksi.

## 12) Support Vector Machine
Gambar 9 Hasil Perhitungan Support Vector Machine
Gambar  diatas  menjelaskan  mengenai  produk  tabel  laporan  data Support Vector Machine , yang terdiri dari menu no, nama barang, stok, hasil  peramalan,  keterangan  dan  aksi, dimana  pada  kolom  aksi menampilkan keterangan laris, cukup laris dan tidak laris.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Fadjar Pratama, Muhammad Nasir, at all | 81

## 4. KESIMPULAN
Berdasa rkan  hasil  penelitian  penulis  yang  berjudul  “Implementasi  Metode Klasifikasi dengan Algoritma Support Vector Machine untuk Menentukan Stok Persediaan  Barang  pada  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama”  serta pembahasan  yang  dilakukan  oleh  penulis  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa:
1) Implementasi  Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Support  Vector Machine untuk  Menentukan  Stok  Persediaan  Barang  pada  Koperasi Karyawan  Pangan  Utama  yang  dibuat  telah  melalui  tahapan  yang terdiri dari tahapan analisis dan tahapan desain dengan menggunakan metode pengembangan prototype .
2) Bahasa  pemrograman PHP dipilih  karena  alasan  kompatibilitas,  yaitu menyesuaikan dengan aplikasi lain yang telah lebih dahulu beroperasi.
3) Sarana  informasi  persediaan,  barang  masuk,  barang  keluar  mudah dilakukan untuk jangkauan yang luas.
4) Dengan  adanya  Implementasi  Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk  Menentukan  Stok  Persediaan  Barang pada  Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama  diharapkan  mampu memudahkan proses pelayanan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiyono. 2005. “Metode Penelitian Administrasi”. Bandung: Alfabeta.
[2] Supardi.  2005. “Metodologi  Penelitian  Ekonomi  dan  Bisnis” . Yogyakarta:UII Press
[3] Asrningtias,  Y  &  Mardhiyah,  R.  2014. Áplikasi  Data  Mining  Untuk Menampilkan  Informasi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa”.  Jurnal Informatika, 8 (1):1-12.
[4] Hamakonda,  Towa  P.  dan  J.N.B.  Tairas.  1995. “Pengantar  Klasifikasi Persepuluhan Dewey” . Jakarta: Gunung Mulia
[5] Octavian,dkk.  2014. “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  Pada Data Akreditasi Sekolah Dasar Di Kabupaten Malang”. Jurnal Gaussian, 3
(4):811-820.