Abstract:Abstract: Active Family Planning (FP) participants are one of the indicators of the success of the FP program. This study aims to cluster the level of activity of active FP participants in Asahan Regency using the K-Means…
s method. The data used is data on active FP participants in Asahan Regency in 2021. The results of the study showed that there are three groups of active FP participants based on their level of activity, namely the group with a low level of activity, the group with a medium level of activity, and the group with a high level of activity. The group with a low level of activity consists of 7 districts, namely B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, and Kisaran Barat. The impact of low active FP participants in a district is an increase in the number of unwanted births, an increase in the number of maternal and child deaths, and an increase in population density. The group with a medium level of activity consists of 15 districts, namely Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, and Silau Laut. The group with a high level of activity consists of 3 districts, namely Simpang Empat, Air Joman, and Kisaran Timur. The impact of the high number of active FP participants in a district is an increase in maternal and child health, an increase in family economy, and an increase in family welfare. The results of this clustering analysis can be used by the National Population and Family Planning Agency (BKKBN) of Asahan Regency to improve public understanding of the importance of birth control. This can be done through socialization throughout the regency, especially in districts where the results of the analysis show that the number of active FP participants is quite large.
Keywords: Family Planning, K-Means, Cluster
Abstrak: Peserta Keluarga Berencana (KB) aktif merupakan salah satu indikator keberhasilan program KB. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi tingkat keaktifan peserta KB aktif di Kabupaten Asahan menggunakan metode K-Means. Data yang digunakan adalah data peserta KB aktif di Kabupaten Asahan tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok peserta KB aktif berdasarkan tingkat keaktifannya, yaitu kelompok dengan tingkat keaktifan rendah, kelompok dengan tingkat keaktifan sedang, dan kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi. Kelompok dengan tingkat keaktifan rendah terdiri dari 7 Kecamatan, yaitu B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, dan Kisaran Barat. Dampak dari rendahnya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya angka kelahiran tidak diinginkan, meningkatnya angka kematian ibu dan bayi, dan meningkatnya kepadatan penduduk. Kelompok dengan tingkat keaktifan sedang terdiri dari 15 Kecamatan, yaitu Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, dan Silau Laut. Kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi terdiri dari 3 Kecamatan, yaitu Simpang Empat, Air Joman, dan Kisaran Timur. Dampak dari tingginya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya kesehatan ibu dan anak, meningkatnya ekonomi keluarga, dan meningkatnya kesejahteraan keluarga. Hasil analisis klasterisasi ini dapat dimanfaatkan oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Kabupaten Asahan untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya pengendalian kelahiran. Hal ini dapat dilakukan melalui sosialisasi di seluruh wilayah kabupaten, khususnya di kecamatan-kecamatan yang hasil analisisnya menunjukkan jumlah peserta KB aktif cukup banyak.
Kata kunci: Keluarga Berencana, K-Means, Klaster
Abstract:bstract: Disease is an abnormal condition in which the body or mind experiences discomfort or dysfunction in the person it affects. Every day the number of people suffering from infectious diseases always increases with…
different types of diseases. Therefore, there is a need for a grouping to help the government find information about the diseases most commonly suffered by citizens. In this research, patient disease data was grouped using multidimensional clustering data mining techniques. K-Means Clustering is a non-hierarchical data clustering method that groups data in the form of one or more clusters. Data that has the same characteristics is grouped in one cluster and data that has different characteristics is grouped in another cluster so that the data in one cluster has a small level of variation. This research aims to make the government pay more attention to areas that have high rates of infectious diseases both from the environment and other things. The results of research from 34 provinces and 8 infectious diseases show data where 32 areas are very vulnerable, 2 areas are vulnerable and 2 areas are quite vulnerable.
Keywords: Data Mining, Disease Cases, K-Means
Abstrak: Penyakit adalah suatu keadaan abnormal dimana tubuh ataupun pikiran mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi terhadap orang yang dipengaruhinya. Setiap harinya jumlah warga yang menderita penyakit menular selalu bertambah dengan jenis penyakit yang berbeda. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan untuk membantu pihak pemerintah menemukan informasi mengenai penyakit yang paling banyak diderita oleh warga. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data penyakit pasien menggunakan teknik data mining clustering multidimensi. K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang kecil. Penelitian ini bertujuan agar pemerintah lebih perhatian terhadap daerah yang memilki angka tinggi terhadap penyakit menular baik dari lingkungan maupun dari hal lainnya. Hasil dari penelitian dari 34 Provinsi dan 8 Penyakit menular menunjukkan data dimana 32 daerah dengan sangat rawan, 2 daerah rawan dan 2 daerah cukup rawan.
Kata kunci: Data Mining, Kasus Penyakit, K-Means
Abstract:Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because…
ause the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords: grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item. Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords:grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract:Abstract: The government has made many efforts to eradicate poverty in society by implementing programs such as pro-poor, basic food assistance and cash assistance which are useful for achieving the standards of a prosperous…
rous society. The results of data processing are useful in future decision making. Considering the large amount of public data, finding out poor people is not an easy thing for the government to do, as is the case in North Sumatra. This research uses the K-Means Clustering (Multidimensional) method, making it easier to see patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. The application of the K-Means Clustering (Multidimensional) algorithm produces 3 clusters with a silhouette_score value of 33, namely cluster 0 with a high level of population poverty of 1, cluster 1 with a moderate level of population poverty of 4 and cluster 2 with a low level of population poverty as many as 28.
Keywords: Resident; Poor; Data Mining; K-Means
Abstrak: Banyak upaya yang dilakukan pemerintah untuk menghapus kemiskinan pada masyarakat dengan cara melakukan program seperti pro-poor, bantuan sembako maupun bantuan uang tunai yang berguna untuk mencapai standar masyarakat sejahtera. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan kedepannya. Mengingat banyaknya data masyarakat, maka untuk mengetahui masyarakat miskin bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh pemerintah, sama halnya di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering (Multidimensi) memudahkan untuk melihat pola dan struktur dalam data yang sulit dilihat dalam representasi aslinya. Penerapan algoritma K-Means Clustering (Multidimensi) menghasilkan 3 cluster, yaitu dengan cluster 0 dengan tingat kemiskinan penduduk yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28.
Kata kunci: Penduduk; Miskin; Multidimensi; Data Mining; K-Means
Abstract:Pendidikan memainkan peran krusial dalam pengembangan individu dan masyarakat. Peningkatan mutu pendidikan menjadi fokus utama pembangunan di Indonesia, dengan peran guru sebagai faktor penting dalam mencapai tujuan tersebut.…
ebut. SMP Negeri 3 Kualuh Hulu, sebagai salah satu lembaga pendidikan, menghadapi tantangan dalam pengelompokan siswa baru ke dalam kelas unggulan. Penelitian ini menggunakan metode Data Mining, khususnya K-Means Clustering, untuk membantu dalam seleksi dan pengelompokan siswa berdasarkan nilai rapor mereka. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam tiga kelompok: tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggambarkan proses pengolahan data menggunakan Python untuk memperoleh hasil klasterisasi. Hasilnya menunjukkan bahwa 25 siswa memiliki nilai tinggi, 45 siswa memiliki nilai sedang, dan 41 siswa memiliki nilai rendah. Dengan informasi ini, sekolah dapat dengan cepat dan efisien menentukan siswa yang layak masuk kelas unggulan, memungkinkan peningkatan kualitas pembelajaran dan persiapan siswa untuk pendidikan lanjutan.
Abstract:Tidak sedikit upaya yang dilakukan pihak sekolah maupun pihak di bidang pendidikan untuk meningkatkan prestasi siswa di bidang akademik yang berguna untuk mencapai standar pendidikan nasional. Hasil pengolahan data tersebut…
but berguna dalam pengambilan keputusan ke depannya. Mengingat banyaknya data siswa, maka untuk mengetahui siswa berprestasi bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh guru maupun sekolah, sama halnya diMts Hidayatul Ulumiyah Ujung Kubu. Hal tersebut dilihat dari segi penguasaan materi pelajaran baik secara teori maupun praktik. Bukan hanya itu, nilai sikap dan daftar hadir juga penting untuk dipertimbangkan. Penelitian ini mengunakan metode K-Means Clustering Semakin mendekati 1, maka modelnya semakin bagus.Penerapan algoritma K-Means Clustering menghasilkan 3 cluster dengan nilai silhouette_score sebesar 0.41, yaitu dengan cluster 0 dengan jumlah Nilai Siswa Terendah sebanyak 80 , cluster 1 dengan jumlah Nilai Siswa Tertinggi sebanyak 49, cluster 2 dengan jumlah Nilai Siswa Terbaik yaitu 82.
Abstract:Abstract: Enhancing Occupational Health and Safety (OHS) culture is of paramount importance in industrial settings, especially in energy sectors like PLN. Inspekta, an information technology-based application, has emerged…
d as a potential solution to boost awareness and compliance with OHS practices at PLN ULP Kisaran. However, a comprehensive evaluation of this application's effectiveness is still necessary. This research aims to assess the effectiveness of the Inspekta Application in fostering an OHS culture at PLN ULP Kisaran. Utilizing a combined approach of literature review, questionnaire surveys, and statistical analysis, the study collected and analyzed relevant data.The research findings reveal that the implementation of the Inspekta Application has had a positive impact on elevating the OHS culture at PLN ULP Kisaran. Improved employee awareness regarding OHS aspects and more efficient incident reporting stand out as significant outcomes. Statistical analysis also indicates a positive correlation between the utilization of the Inspekta Application and the enhancement of the OHS culture. Based on the research insights, it can be concluded that the Inspekta Application is effective in enhancing the OHS culture at PLN ULP Kisaran. The integration of information technology through such applications holds the potential to mitigate workplace accident risks and foster a safer and healthier working environment.
Keywords: inspekta; ohs culture; workplace safety
Abstrak: Peningkatan budaya Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) memiliki peran yang sangat penting dalam lingkungan industri, terutama di sektor energi seperti PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN). Inspekta, sebuah aplikasi berbasis teknologi informasi, telah muncul sebagai solusi potensial untuk meningkatkan kesadaran dan kepatuhan terhadap budaya K3 di PT. PLN (Persero). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas Aplikasi Inspekta dalam meningkatkan budaya K3 di PLN ULP Kisaran. Dengan pendekatan kombinasi studi literatur, survei kuesioner, dan analisis statistik, penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan. Hasil penelitian baik dari kajian literature, observasi dan wawancara partisipatif menunjukkan bahwa Aplikasi Inspekta mendapat tanggapan positif yang signifikan dengan rata-rata indikator tanggapan diatas 50%, sehingga berdampak dalam memperkuat pemahaman budaya K3 di lingkungan kerja PLN. Penerapan Aplikasi Inspekta juga terbukti membantu dalam mengidentifikasi potensi bahaya K3, mendorong pelaporan bahaya, serta memungkinkan tindakan cepat setelah pelaporan melalui integrasi teknologi informasi guna mengurangi risiko kecelakaan kerja dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan sehat.
Kata Kunci: inspekta; budaya k3; keselamatan kerja
Abstract:Abstract: Top Fresh Chicken is one of the UKM that produces food made from chicken. The problem faced by Top Fresh Chicken is the excess supply of raw materials which results in high inventory holding costs and hampered…
capital allocation. In this study, historical data on stock of chicken raw materials will be used to test forecasting using the SES and WMA methods. The SES method is a simple forecasting method and relies on exponential smoothing to forecast the value of raw material inventories in the future. Meanwhile, the WMA method uses certain weights to calculate moving averages from historical data, where the highest weight is given to the most recent data. In the method comparison process, several evaluation factors will be used, including the level of accuracy, level of stability, and ease of implementation. By comparing the performance of the two methods, this study aims to determine the most accurate and appropriate method for forecasting chicken raw material stocks. The results of this study are expected to provide clear recommendations regarding the most suitable forecasting method used by Top Fresh Chicken. By using accurate and effective forecasting methods, companies can optimize the use of resources, reduce inventory costs, increase production efficiency, and avoid excess or shortage of raw material inventories.
Keywords: comparison of methods; single exponential smoothing; weighted moving average; raw materials; top fresh chicken.
Abstrak: Top Fresh Chicken merupakan salah satu UKM yang memproduksi makanan yang berbahan baku ayam. Permasalahan yang dihadapi oleh Top Fresh Chicken adalah kelebihan persediaan bahan baku yang mengakibatkan biaya simpan persediaan yang tinggi dan alokasi modal yang terhambat.Dalam penelitian ini, data historis persediaan bahan baku ayam akan digunakan untuk menguji peramalan menggunakan metode SES dan WMA. Metode SES merupakan metode peramalan yang sederhana dan mengandalkan eksponensial smoothing untuk meramalkan nilai persediaan bahan baku di masa depan. Sedangkan metode WMA menggunakan bobot tertentu untuk menghitung rata-rata bergerak dari data historis, di mana bobot tertinggi diberikan pada data terbaru.Dalam proses komparasi metode, beberapa faktor evaluasi akan digunakan, termasuk tingkat akurasi, tingkat kestabilan, dan kemudahan implementasi. Dengan membandingkan kinerja kedua metode, penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode yang paling akurat dan tepat untuk meramalkan persediaan bahan baku ayam.Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang jelas tentang metode peramalan yang paling cocok digunakan oleh Top Fresh Chicken. Dengan menggunakan metode peramalan yang akurat dan efektif, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya, mengurangi biaya persediaan, meningkatkan efisiensi produksi, dan menghindari terjadinya kelebihan atau kekurangan persediaan bahan baku.
Kata kunci : komparasi metode; single exponential smoothing; weighted moving average; bahan baku; top fresh chicken.
Abstract:Abstrack: Currently, companies face problems in credit assessment methods which are still manual and take a long time to process data. Storing and searching archives is also a challenge, especially in matching up to date…
information. This research aims to develop a decision support system (DSS) to help PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran Branch in assessing credit worthiness more efficiently. In this research, the simple and effective Simple Additive Weighting (SAW) method was used. This method will produce a SPK that explains the decision-making process graphically and considers various assessment criteria. By using the developed SPK, it is hoped that companies can increase efficiency in assessing credit worthiness, speed up data processing, and simplify information searches. An important implication of this research is the increased effectiveness and accuracy of credit worthiness assessments as well as the ease of decision making for PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran Branch. With an integrated SPK, companies can optimize their processes and obtain relevant and timely information to support credit-related decisions. This will help companies make better decisions and reduce the time required for the credit worthiness assessment process.
Keywords: decision support system; simple additive weighting; debtor; Pt. Interyasa Mitra Mandiri
Abstrak : Saat ini, perusahaan menghadapi masalah dalam metode penilaian kredit yang masih manual dan memakan waktu lama dalam pengolahan data. Penyimpanan dan pencarian arsip juga menjadi tantangan, terutama dalam mencocokkan dengan informasi terbaru. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk membantu PT. Interyasa Mitra Mandiri Cabang Kisaran dalam menilai kelayakan kredit dengan lebih efisien. Dalam penelitian ini, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang sederhana dan efektif. Metode ini akan menghasilkan SPK yang menjelaskan proses pengambilan keputusan secara grafis dan mempertimbangkan berbagai kriteria penilaian. Dengan menggunakan SPK yang dikembangkan, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dalam penilaian kelayakan kredit, mempercepat pengolahan data, dan menyederhanakan pencarian informasi. Implikasi penting dari penelitian ini adalah meningkatnya efektivitas dan akurasi penilaian kelayakan kredit serta kemudahan dalam pengambilan keputusan bagi PT. Interyasa Mitra Mandiri Cabang Kisaran. Dengan adanya SPK yang terintegrasi, perusahaan dapat mengoptimalkan prosesnya dan mendapatkan informasi relevan dan tepat waktu untuk mendukung keputusan terkait kredit. Hal ini akan membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk proses penilaian kelayakan kredit.
Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple additive weighting; debitur; PT. Interyasa Mitra Mandiri
Abstract:Abstract: Technological progress and development is increasingly rapid and rapid and cannot be avoided in life. Every innovation is created to bring positive benefits to human life. Ritz Cafe Kisaran is a well-known restaurant…
aurant and has been established for a long time in Asahan district, but this restaurant does not yet have a computerized raw material inventory management system. The aim of this research is to create a non-perishable food inventory management system using the Supply Chain Management model so that the operational function of raw material inventory management in restaurants becomes more effective, efficient and structured. The research method used in this research is a descriptive method with a qualitative approach and uses data analysis and uses a Supply Chain Management model including planning, procurement, production, warehouse management, order delivery and order returns. The result of this research is a web-based non-perishable food inventory management system that can manage raw material inventory, minimize the occurrence of ordering errors, raw material stock information can be processed automatically, as well as all existing processes in a The restaurant will be well integrated and useful in anticipating errors and losses for Ritz Cafe Kisaran.
Keywords: inventory; non perishable food; supply chain management; xampp
Abstrak: Kemajuan dan perkembangan teknologi semakin cepat dan pesat serta tidak dapat dihindari dalam kehidupan. Setiap inovasi diciptakan untuk membawa manfaat positif bagi kehidupan manusia. Ritz Cafe Kisaran merupakan salah satu restoran terkenal dan sudah lama berdiri di kabupaten Asahan namun restoran ini belum mempunyai sistem pengelolaan persediaan bahan baku yang terkomputerisasi. Tujuan pada penelitian ini yaitu untuk membuat suatu sistem pengelolaan persediaan bahan baku yang tidak mudah rusak (non perishable food) dengan menggunakan model Supply Chain Management agar fungsi operasional pengelolaan persediaan bahan baku di restoran menjadi lebih efektif, efesien dan terstruktur. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan menggunakan analisis data serta menggunakan model Supply Chain Management meliputi perencanaan, pengadaan (procurement), produksi, pengelolaan gudang, pengiriman pesanan, dan pengembalian pesanan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pengelolaan persediaan bahan baku yang tidak mudah rusak (non perishable food) berbasis web yang dapat mengelola persediaan bahan baku, meminimalkan terjadinya kesalahan pemesanan, informasi stok bahan baku dapat diolah secara otomatis, serta seluruh proses yang ada di sebuah restoran akan terintegrasi dengan baik serta bermanfaat dalam mengantisipasi kesalahan dan juga kerugian bagi Ritz Cafe Kisaran.
Kata Kunci: persediaan; bahan baku tidak mudah rusak; manajemen rantai pasok; xampp