Klasifikasi Data Material Pending Pada Perusahaan dengan Metode SVM - Hasibuan, Fauziah Henni (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis data material pending pada sistem SAP menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM) adalah suatu metode atau algoritma untuk melakukan klasifikasi maupun prediksi. Prinsip kerja dari metode ini adalah mencari ruang pemisah yang paling optimal dari suatu dataset dalam kelas yang berbeda. Dalam kehidupan sehari-hari kita sering diperhadapkan pada persoalan-persoalan yang tidak linear atau data yang tidak dapat bener-benar dipisahkan secara linear yaitu suatu kondisi dimana tidak ada sebuah garis atau bidang yang dapat dibuat untuk menjadi pemisah antar kelas data. Data yang digunakan berasal dari sistem SAP yang mencakup informasi tentang lokasi penyimpanan, inventaris aktif, total stok, satuan dasar, lot inspeksi, dan pergerakan terakhir. Langkah-langkah analisis data meliputi impor dataset, pembersihan data, visualisasi data, dan pemodelan menggunakan SVM. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan model SVM yang mampu memprediksi jenis penyimpanan material pending dengan akurasi sebesar 85%.