Abstract:Abstract: Koaki Store is a company engaged in the sale of various women's shoes and sandals that do not yet have the media to sell and promote the products they sell so that customers cannot know if there are new products…
s or promo package products, unless the customer comes directly to the Koaki Store . As for the ordering process, customers must come directly to the store to buy products, this causes ineffective time utilization and inefficient costs incurred by customers who are far from the Koaki Store location, whereas if the order is made by telephone, customers cannot see directly . information about the products offered. In connection with this, a website-based application is needed at the Koaki Store that combines sub-systems including a sales system, recording order data, recording sales data, recording customer data online which becomes a unified system that is expected to be used to improve product sales services. The application of the CRM method is expected to be able to make customers loyal to the company so that the relationship that occurs is not only a relationship between sellers and buyers, but rather leads to a partner relationship. The goal to be achieved in this research is to facilitate the Koaki Store in providing online promotions in order to get new customers.
Keywords : Customer Relationship Management; Customer Service; Sales Increase
Abstrak: Koaki Store merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan aneka sepatu dan sandal wanita yang belum memiliki media untuk menjual dan mempromosikan produk yang mereka jual sehingga pelanggan tidak dapat mengetahui jika ada produk baru atau produk paket promo, kecuali pelanggan datang langsung ke Toko Koaki. Sedangkan untuk proses pemesanan, pelanggan harus datang langsung ke toko untuk membeli produk, hal ini menyebabkan tidak efektifnya pemanfaatan waktu dan tidak efisiennya biaya yang dikeluarkan oleh pelanggan yang jauh dari lokasi Toko Koaki, sedangkan jika pemesanan dilakukan melalui telepon, pelanggan tidak dapat melihat langsung . informasi tentang produk yang ditawarkan. Sehubungan dengan hal tersebut maka diperlukan suatu aplikasi berbasis website pada Toko Koaki yang menggabungkan sub sistem diantaranya sistem penjualan, pencatatan data pesanan, pencatatan data penjualan, pencatatan data pelanggan secara online yang menjadi satu kesatuan sistem yang diharapkan dapat digunakan untuk meningkatkan pelayanan penjualan produk. Penerapan metode CRM diharapkan mampu membuat pelanggan menjadi loyal kepada perusahaan sehingga hubungan yang terjadi tidak hanya hubungan antara penjual dan pembeli, melainkan lebih mengarah pada hubungan mitra. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk mempermudah Toko Koaki dalam memberikan promosi secara online guna mendapatkan pelanggan baru.
Kata Kunci : Customer Relationship Management, Layanan Pelanggan; Peningkatan Penjualan
Abstract:Abstract: The government continues to adopt various technologies to ensure effective and efficient public services in the new normal era. This study discusses the use of the TELOS method in measuring the feasibility level…
l of e-government services through a review of five main feasibility dimensions, including technical feasibility, economic feasibility, legal feasibility, operational feasibility and schedule feasibility. This study identifies opportunities for developing village information system projects. The data collection process involved 15 users of e-government services. The results of this study indicate that based on the number of feasibility factors generated by the information system, it is 7.20 and is within the feasible threshold for development. The value of the system development risk obtained is quite low. It is necessary to add interactive features so that it can increase community participation in community services in the future.
Keywords: e-Government; feasibility Analysis; TELOS method;
Abstrak: Berbagai adopsi teknologi terus dilakukan pemerintah untuk menjamin pelayanan publik yang efektif dan efisien di era normal baru. studi ini membahas tentang Penggunaan Metode TELOS dalam pengukuran tingkat Kelayakan layanan e-government melalui peninjauan lima dimensi kelayakan utama antara lain kelayakan teknis, kelayakan ekonomis, kelayakan hukum, kelayakan operasional dan kelayakan jadwal. Studi ini mengidentifikasi peluang pengembangan proyek sistem informasi desa. Proses Pengumpulan data melibatkan 15 pengguna layanan e-government. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa berdasarkan jumlah factor kelayakan yang dihasilkan sistem informasi tersebut sebesar 7,20 dan berada dalam ambang batas layak untuk dikembangkan. Nilai resiko pengembangan sistem yang diperoleh cukup rendah sehingga perlu adanya penambahan fitur-fitur yang bersifat interaktif untuk dapat meningkatkan partisipasi masyarakat terhadap layanan kemasyarakatan dimasa mendatang.
Kata kunci: Analisis Kelayakan; e-Government; Metode TELOS
Abstract:Abstract: Consumer demand for drugs during this pandemic is so high that pharmacies must be able to estimate drug sales to meet consumer demand. The history of monthly sales transactions is only a report that causes data…
to accumulate if not processed properly. There needs to be a system for estimated drug sales in order to reduce costs in drug supply so that consumer needs are met. This study aims to analyze in order to predict drug sales at Apotek Manjur Marendal so that it can control drug stock supplies so that losses can be minimized. Drug sales data samples were taken from January 2021 to December 2021. The web-based application was successfully applied to predict drug sales. The prediction results are stable in terms of sales of ± 5000 drugs per month in 2022. Based on the calculation results, the lowest accuracy is 64% and the highest accuracy is > 90%. Data mining techniques with the trend moment method can be applied to web-based applications to predict drug sales.
Keywords: data mining; drugs; drugstore; prediction; trend moment
Abstrak: Permintaan konsumen terhadap obat-obatan pada masa pandemi ini sangat tinggi sehingga membuat pihak apotik harus dapat mengestimasi penjualan obat untuk memenuhi permintaan konsumen. Riwayat transaksi penjualan perbulan hanya sebagai laporan yang menimbulkan data menumpuk bila tidak diolah dengan baik. Perlu adanya sebuah sistem untuk penjualan obat diestimasi agar mengurangi biaya dalam penyediaan obat sehingga terpenuhi kebutuhan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa agar dapat memprediksi penjualan obat pada Apotik Manjur Marendal sehingga dapat mengendalikan persediaan stok obat dengan demikian kerugian dapat diminimalisir. Sampel data penjualan obat diambil mulai dari bulan Januari 2021 hingga Desember 2021. Aplikasi yang dibangun berbasis web berhasil diterapkan untuk memprediksi penjualan obat. Hasil prediksi stabil diangka penjualan ±5000 obat perbulan pada tahun 2022. Berdasarkan hasil perhitungan mencapai akurasi terendah 64% dan akurasi tertinggi > 90%. Teknik data mining dengan metode trend moment dapat diterapkan pada aplikasi berbasis web untuk melakukan prediksi penjualan obat.
Kata kunci: apotik; data mining; obat-obatan; prediksi; trend moment
Abstract:Abstract: Glaucoma is the second leading eye disease of blindness after cataracts. An ophthalmologist does a glaucoma examination with an eye screening that will produce a retinal image. The diagnosis's result of the retinal…
inal image is subjective because each doctor has dissent and a condition experienced. This research builds a system to identify retinal images in the category of glaucoma or normal patients. The purpose of this system as a tool is to help ophthalmologists diagnose glaucoma. This process begins by changing the colour of an image to validity. The image is extracted using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and produces five features than the result of the five features used as input to neural network Learning Vector Quantization (LVQ). The amount of retinal image data used 60 data for learning and 20 for testing. And the number of neurons used is 12, and the epoch of as many as 1000 was obtained based on the results comparison of variations against 8, 10, 12, 18, and 20 neurons with 500, 900, 1000, and 1100 epochs. The learning process results from the value of weights that will be used in the testing process. The results of this study obtained an accuracy rate of 85%, a precision of 89%, and a recall of 80%.
Keywords: glaucoma; LVQ; GLCM
Abstrak: Glaukoma merupakan penyakit mata penyebab kebutaan nomor dua setelah katarak. Pemeriksaan penyakit glaukoma dilakukan oleh dokter spesialis mata dengan cara skrining mata yang akan menghasilkan citra retina. Hasil diagnosa citra retina oleh dokter bersifat subjektif karena setiap dokter memiliki pendapat yang berbeda serta kondisi yang dialami. Penelitian ini membangun sistem untuk mengidentifikasi citra retina mata kedalam kategori penderita glaukoma atau normal. Tujuan pembuatan sistem ini sebagai alat bantu bagi dokter mata dalam mendiagnosa glukoma. Proses ini diawali dengan mengubah warna citra menjadi keabuan, kemudian citra tersebut diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan menghasilkan lima nilai fitur yang kemudian hasil dari kelima fitur tersebut digunakan sebagai masukan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Jumlah data citra retina yang digunakan sebanyak 60 data untuk learning dan 20 data untuk testing. Dan untuk jumlah neuron yang digunakan yaitu 12 dan epoch sebanyak 1000 yang didapat berdasarkan hasil perbandingan variasi terhadap neuron sejumlah 8, 10, 12, 18, 20 dengan jumlah epoch sejumlah 500, 900, 1000 dan 1100. Hasil dari proses learning yaitu nilai bobot yang akan digunakan sebagai bobot di proses testing. Hasil penelitian ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 89% dan recall sebesar 80%.
Kata kunci: glaukoma; LVQ; GLCM
Abstract:Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it is included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal is one of the universities experiencing problems with…
student graduation. To achieve the quality of these graduates, a graduation diagnosis with the standards that have been set for students who are still carrying out studies is very necessary so that anticipatory steps can be taken from the beginning to overcome the occurrence of graduation problems in the academic field. This research aims to diagnose fast-track student graduation by using a data mining model with a classification function. The technique used for the classification data mining model is the Naïve Bayes Algorithm. The dataset used as training and testing data is data from the 2021 STMIK Royal fast track students. The criteria used to determine student graduation are Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, and the KKL Report. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 83%.
Keywords: data mining; graduation; naïve Bayes
Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi. STMIK Royal adalah salah satu perguruan tinggi yang mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, diagnosis kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal untuk menanggulangi terjadinya permasalahan kelulusan dalam bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini untuk untuk mendiagnosis kelulusan mahasiswa fast track dengan menggunakan model data mining dengan fungsi klasifikasi. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data mahasiswa fast track STMIK Royal tahun 2021. Kriteria yang digunakan untuk diganosis kelulusan mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, dan Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%.
Kata kunci: data mining; kelulusan; naïve bayes
Abstract:Abstract: A system designed to assist decision-makers in semi-structured situations. Teacher performance appraisal is a technique that will result in better learning using a decision support system. Evaluating teacher performance…
rformance in providing lessons at SMK Negeri 1 Setia Janji is still carried out conventionally and not in detail. With an assessment that is not detailed, it is feared that there will be a subjective assessment that will result in social jealousy for teachers who have not received learning recommendations. Evaluation at SMK Negeri 1 Setia Janji is still done manually and has not been detailed for teachers who have not received recommendations. So to overcome these problems, a decision support system was designed using the Weighted Product (WP) method. This study uses 6 criteria. The final result of this research is that the decision support system with the Weighted Product (WP) method can handle problems in teacher performance assessment.
Keywords: Decision Support System; Teacher Performance Assessment; Weighted Product
Abstrak: Sistem yang dirancang agar membantu pembuat keputusan pada situasi semi-terstruktur. Penilaian kinerja guru ialah teknik yang akan menghasilkan pembelajaran yang lebih baik menggunakan sistem pendukung keputusan. Proses evaluasi kinerja guru dalam memberikan pelajaran di SMK Negeri 1 Setia Janji masih dilaksanakan secara konvensional dan tidak terperinci. Dengan penilaian yang tidak terperinci dikhawatirkan akan adanya penilaian yang bersifat subjektif yang akan mengakibatkan kecemburuan sosial bagi guru yang belum menerima rekomendasi pembelajaran. Evaluasi di SMK Negeri 1 Setia Janji masih dilakukan secara manual dan belum detail untuk guru yang belum mendapatkan rekomendasi. Maka untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancanglah suatu sistem pendukung keputusan menggunakan Metode Weighted Product (WP). Adapun dalam penelitian ini memakai 6 kriteria. Hasil akhir dari penelitian ini didapatkan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode Weighted Product (WP) dapat menangani permasalahan pada penilaian kinerja guru.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja Guru; Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product (WP)
Abstract:Abstract: PDAM Tirta Silaupiasa is currently the only Regional Owned Enterprise in Asahan Regency; this requires PDAM Tirta Silaupiasa to continue to make improvements to realize optimal service to customers. The services…
s provided to customers are closely related to human resources and employee performance. Employee performance has a very important role in the company's success so that we can see the strengths, weaknesses, and potential managerial gaps in the organization. The problem faced by PDAM Tirta Silaupiasa is the lack of motivation experienced by employees. One of the efforts to increase employee motivation is to select role models/exemplary employees who will later become examples for other employees. Based on this, it is necessary to use technology, namely the design of a decision support system in determining exemplary employees by applying the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method. The SMART method has advantages, namely in deciding with many alternatives and criteria. It is more complex to make a decision, and the decision results are better. The results of this study get Alfiansyah's alternative with a value of 74.85202777 to be a role model for PDAM Tirta Silaupiasa.
Keywords: Decision Support System; SMART; Exemplary Employee; Role Models; PDAM Tirta Silaupiasa
Abstrak: PDAM Tirta Silaupiasa saat ini merupakan satu-satunya Badan Usaha Milik Daerah yang ada di kabupaten Asahan, hal ini menuntut PDAM Tirta Silaupiasa untuk terus melakukan pembenahan guna mewujudkan pelayanan yang optimal kepada pelanggan. Pelayanan yang diberikan kepada pelanggan tentunya erat kaitannya dengan sumber daya manusia dan kinerja karyawan. Kinerja karyawan memiliki peran yang sangat penting bagi keberhasilan perusahaan sehingga dapat dilihat kekuatan, kelemahan, dan potensi kesenjangan manajerial dalam organisasi. Permasalahan yang dihadapi PDAM Tirta Silaupiasa adalah kurangnya motivasi yang dialami oleh pegawai. Salah satu upaya untuk meningkatkan motivasi pegawai adalah dengan memilih role model/pegawai teladan yang nantinya akan menjadi contoh bagi pegawai lainnya. Berdasarkan hal tersebut maka perlu digunakan teknologi yaitu perancangan sistem pendukung keputusan dalam menentukan pegawai teladan dengan menerapkan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART memiliki kelebihan yaitu dalam keadaan pengambilan keputusan dengan banyak alternatif dan kriteria sehingga lebih kompleks dalam pengambilan keputusan dan akurasi hasil keputusan yang lebih baik. Hasil penelitian ini mendapatkan alternatif Alfiansyah dengan nilai 74,85202777 untuk menjadi role model bagi PDAM Tirta Silaupiasa.
Keywords: Decision Support System; SMART; Exemplary Employee; Role Models; PDAM Tirta Silaupiasa
Abstract:Abstract: In its implementation, fiber optic is a cable that has fiber material that uses light as a transmission medium in sending data. The speed in data management becomes faster; there is the easy maintenance of tools.…
s. Handling this fiber optic disturbance, the company has complex data in big data wherein its management good processing is needed so that data redundancy does not occur. Still, accuracy and speed in data management are very important in big data management. Quality improvement for the company is the most important thing; even to achieve good quality, the company will do things that can support that quality; with the quality of the company being able to have long sustainability, a six sigma approach is carried out so that it can support quality improvements that the company can make.
Keywords: Big Data; Fiber Optic; Six Sigma
Abstrak : implementasinya fiber optic merupakan kabel yang memiliki bahan serat yang menggunakan cahaya sebagai media transmisi dalam mengikirimkan data sehingga kecepatan dalam pengelolaan data menjadi lebih cepat, terdapat kemudahan perawatan tools. Penanganan terhadap gangguan fiber optic ini perusahaan memiliki data yang kompleks dalam suatu bigdata dimana dalam pengelolaannya dibutuhkan suatu pengolahan yang baik agar tidak terjadi redudansi data, akan tetapi ketepatan dan kecepatan dalam pengelolaan data menjadi hal yang sangat penting dalam pengelolaan big data. Peningkatan kualitas bagi perusahaan menjadi hal yang paling penting, bahkan untuk mencapai kualitas yang baik perusahaan akan melakukan hal yang dapat menunjang kepada kualitas tersebut, dengan kualitas perusahaan dapat memiliki sustainable yang lama maka dilakukan pendekatan six sigma sehingga dapat mengdukung perbaikan kualitas yang dapat dilakukan oleh perusahaan.
Kata kunci : Big data; Fiber Optik; six Sigma
Abstract:Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification…
ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.
Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine
Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.
Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes; SVM
Abstract:Abstract: Patient’s symptoms could be used as features in Covid-19 classification. Using multi layer perceptron, the classification uses data set that contains patient’s diagnosis which has Covid-19 symptoms dan processes…
s dan processes the data set to see if the patient is Covid-19 positive or not. This paper compare four activation function such as identity, logistic, ReLu and tanh and combined them with optimizer such as L-BFGS-B, SGD and Adam. Using 5-fold and 10-fold cross validation technique to get the accuracy, F1, precision and recall values, the result that we get is that logistic function with L-BFGS-B optimizer and ReLu function with L-BFGS-B optimizer are the best combinations. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their accuration values. The logistic function with SGD optimizer is the worst combination according to its F1 value. The logistic function with SGD optimizer and tanh function with L-BFGS-B optimizer are the worst combinations according to their precision values. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their recall values.
Keywords: activation function, covid-19; multi layer perceptron; optimizer algorithm
Abstrak: Diagnosa gejala yang dialami pasien dapat digunakan sebagai fitur dalam klasifikasi penderita Covid-19. Dengan multi layer perceptron, klasifikasi dilakukan menggunakan data set yang berisi hasil diagnosa pasien yang memiliki gejala Covid-19 dan selanjutnya diolah untuk melihat apakah memang pasien tersebut menderita Covid-19 atau tidak. Penelitian ini membandingkan fungsi aktivasi identity, logistic, ReLu dan tanh yang dikombinasikan dengan algoritma optimasi L-BFGS-B, SGD dan Adam. Hasil evaluasi cross validation menggunakan 5-fold dan 10-fold digunakan sebagai dasar menentukan kombinasi yang terbaik dan terburuk, dengan hasil yang menunjukkan bahwa kombinasi fungsi logistic dengan optimasi L-BFGS-B dan fungsi ReLu dengan optimasi L-BFGS-B merupakan kombinasi terbaik. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan yang terburuk dari nilai accuracy. Kombinasi fungsi logistic dan optimasi SGD merupakan kombinasi terburuk dari nilai F1. Kombinasi fungsi logistic dengan optimasi SGD dan fungsi tanh dan optimasi L-BFGS-B merupakan yang terburuk dari nilai precision. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan kombinasi terburuk dari nilai recall.
Kata kunci: algoritma optimasi; covid-19; fungsi optimasi; multi layer perceptron