Rancang Bangun Aplikasi Manajemen Penyusutan Barang Pada Laboratorium Departemen Elektronika Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang - Miranda Miranda; Geovanne Farell; Denny Kurniadi; Resmi Darni (Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika), 2023)
Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan pengelola laboratorium dalam memperkirakan penyusutan barang-barang di laboratorium dan memberikan wadah khusus yang dapat memprediksi penyusutan barang-barang dengan menghitung secara efisien mengenai butuhnya pengadaan di masa akan datang yang didapat dengan mengetahui berapa lama barang tersebut layak pakai di Laboratorium Jurusan Teknik Elektronika FT-UNP, dengan menggunakan metode Supervised learning adalah metode machine learning dengan algoritma Regresi Linier adalah teknik statistik yang menawarkan efek keluaran prediktif dengan bantuan penggunaan hubungan matematis yang berkembang di antara variabel. Variabel yang tidak memihak adalah variabel yang mempengaruhi pada saat yang sama dengan variabel dasar adalah variabel yang terpengaruh. Dengan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel dan melatih dataset menggunakan Scikit-Learn library.Kata kunci: Aplikasi Prediksi, Machine Learning, Linear Regression, Barang Laboratorium This application is designed to make it easier for laboratory managers to estimate the depreciation of goods in the laboratory and provide a special container that can predict the depreciation of goods by calculating efficiently the need for procurement in the future which is obtained by knowing how long the goods are suitable for use in the Department Laboratory FT-UNP Electronic Engineering, using the Supervised learning method is a machine learning method with a Linear Regression algorithm which is a statistical technique that offers predictive output effects with the help of the use of mathematical relationships that develop between variables. The impartial variable is the influencing variable at the same time as the basic variable is the affected variable. With the PHP programming language and the Laravel framework and training datasets using the Scikit-Learn library. Keywords: Prediction App, Machine Learning, Linear Regression, Laboratory Items