Abstract:Abstract: Fantasy Kids is a children's clothing distribution in the Bangkinang area, Kampar Regency, Riau. In its operations, distros sell their products to the general public, including the sale of children's shirts, children's…
ildren's shirts, jackets or children's sweaters which are usually sold in other distros. These distributions carry out product updates at certain events. Data Mining is the development or discovery of new information by looking for certain patterns or rules of a large amount of data expected to overcome these conditions. The method that will be used in the construction of this application is the Association Rule method with the Apriori Algorithm. Association Rule method is a procedure to find relationships between items in a specified data set. In determining a Association Rule, there is a measure of trust obtained from the results of processing data with certain calculations. Apriori Algorithm is an alternative Algorithm that can be used to determine the frequent itemset in a data set.
Keywords : Data Mining, Algoritma, Apriori, Association Rule, Sales, Distro
Abstrak: Fantasy Kids merupakan sebuah distro baju anak-anak di kawasan Bangkinang, Kabupaten Kampar, Riau. Dalam operasionalnya, distro menjual produknya kepada masyarakat umum meliputi penjualan kaos anak, kemeja anak, bag, jaket atau sweater anak yang biasa dijual di distro-distro lainnya. Distro ini melakukan pembaruan produk pada event tertentu. Data Mining merupakan pegembangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Metode yang akan digunakan dalam pembangunan aplikasi ini adalah metode Association Rule dengan Algoritma Apriori. Metode Association Rule adalah suatu prosedur untuk mencari hubungan antara item dalam suatu kumpulan data yang ditentukan. Dalam menentukan suatu Association Rule, terdapat suatu ukuran kepercayaan yang di dapatkan dari hasil pengolahan data dengan perhitungan tertentu. Algoritma Apriori merupakan salah satu alternatif Algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam suatu kumpulan data.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma, Apriori, Association Rule, Penjuaan, Distro
Abstract:Abstract: The development of the freight forwarding service industry has increased quite rapidly. The era of globalization requires people to have high mobility. Since the enactment of the free market in Indonesia, opening…
ng up the trade flow of goods or services has become unlimited. The need for freight forwarding services is increasing to meet people's needs. The number of goods delivery service partners makes it difficult for the community to choose and determine the best freight forwarding partners. The increasingly fierce competition conditions, making every company must be able to survive, even must be able to continue to grow. One important thing that needs to be done and considered by every company to be able to survive and develop is to maintain the quality of service to the consumer's satisfaction. In choosing the best freight forwarding partner, a mechanism is needed to be able to deliver goods that are truly feasible. One of them can be done using the Decision Support System using the TOPSIS method. based on predetermined criteria which will be considered to be the best partner in the delivery of goods services in Kota Kisaran based on the concept by comparing existing alternatives such as JNE, TIKI, Post Office Indonesia, J & T, and Indah Cargo. Based on each criterion by determining the value of the weight taken from the appropriate research from the object that has been determined Keywords: Decision Support System, Topsis Method, Freight Forwarding Partner
Abstrak: Perkembangan industri jasa pengiriman barang mengalami peningkatan yang cukup pesat. Era globalisasi menuntut manusia untuk memiliki mobilitas yang tinggi. Sejak diberlakukannya pasar bebas di Indonesia, membuka arus perdagangan barang atau jasa menjadi tidak terbatas. Kebutuhan akan jasa pengiriman barang semakin meningkat untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Banyaknya mitra jasa pengiriman barang membuat para masyarakat sulit dalam memilih dan menentukan mitra jasa pengiriman barang yang paling baik. Kondisi persaingan yang semakin ketat, membuat setiap perusahaan harus mampu bertahan hidup, bahkan harus dapat terus berkembang. Salah satu hal penting yang perlu dilakukan dan diperhatikan oleh setiap perusahaan untuk dapat bertahan hidup dan berkembang adalah mempertahankan kualitas layanan terhadap kepuasaaan konsumen. Dalam pemilihan mitra jasa pengiriman barang yang terbaik diperlukan mekanisme untuk dapat mengirimkan barang yang benar-benar layak. Salah satunya dapat dilakukan dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS. berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan yang akan dianggap menjadi mitra jasa pengiriman barang terbaik di Kota Kisaran berdasarkan konsep dengan membandingkan alternatif-alternatif yang ada seperti JNE, TIKI, Kantor Pos Indonesia, J&T, dan Indah Cargo. Berdasarkan setiap kriteria dengan menentukan nilai bobot yang diambil dari penelitian yang sesuai dari objek yang sudah ditentukan
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Metode Topsis, Mitra Jasa Pengiriman Barang
Abstract:Abstract: A problem requires a solution to solve it. One of them is by using Prediction (Forcasting). Prediction is used to assess the prediction of conditions in the future. at AMIK Royal Kisaran, when it comes to making…
g lecture schedules often hampered because there is no estimated number of students. The data used in this study is the data history of the last 15 Academic Years, from 2003/2004 to 2017/2018. Then the data is processed with the Single Exponential Smoothing Method. Alpha value 0 <α <1. Single Exponential Smoothing makes a comparison with the alpha value until alpha is found which has the minimum error. To find the value of the error, the MSE (Mean Square Error) method is used. The results of the testing of this method are in the academic year 2018/2019 prediction of the number of students for the Informatics Management Study Program as many as 89 people and for Students for the Computer Engineering Study Program as many as 30 people. The Single Exponential Smoothing method can predict the number of students in the next period.
Keywords: Prediction; Number of Students; Single Exponential Smoothing; Alpha Value; MSE
Abstrak: Suatu masalah memerlukan sebuah solusi untuk menyelesaikannya. Salah satunya dengan menggunakan Prediksi (Forcasting). Prediksi digunakan untuk menilai prakiraan keadaan dimasa. di AMIK Royal Kisaran, ketika akan membuat jadwal kuliah sering terhambat karena tidak adanya perkiraan jumlah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah histori data 15 Tahun Akademik terakhir, mulai 2003/2004 sampai dengan 2017/2018. Kemudian data diolah dengan Metode Single Exponential Smoothing. Nilai alpha 0<α<1. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dengan nilai alpha tersebut sampai ditemukan alpha yang memiliki error paling minimum. Untuk mencari nilai Error digunakan Metode MSE (Mean Square Error). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah pada Tahun akademik 2018/2019 prediksi jumlah Mahasiswa untuk Program Studi Manajemen Informatika sebanyak 89 orang dan untuk Mahasiswa untuk Program Studi Teknik Komputer sebanyak 30 orang. Metode Single Exponential Smoothing dapat membantu prediksi jumlah mahasiwa pada satu periode kedepan
Kata kunci: Prediksi; Jumlah Mahasiswa; Single Exponential Smoothing; Nilai Alpha; MSE
Abstract:Abstract: M-Forecasting or Mobile Forecasting can be interpreted as mobile-based forecasting. Forecasting here means predicting a situation in the future. The use of mobile technology in forecasting is considered appropriate…
iate to improve the efficiency of forecasting to be carried out, this is supported by the development of increasingly mobile technology, where digital marketing marketing research institutions estimate that in 2018 the number of active smartphone users in Indonesia is more than 100 million people. This fantastic amount can be utilized by the development of mobile-based information systems for forecasting. Predictions of a forecast can be realized by using several methods. The Weighted Moving Average method is one of them. This method provides predictions for the future by utilizing previous data and giving different weights for each data used. The level of confidence in forecasting can be determined by measuring the error percentage of the forecasting obtained. The higher the error rate can be interpreted that the forecasting results obtained are increasingly unreliable or inaccurate, and vice versa. This forecasting technique can be applied in various fields of work, including in forecasting rubber production. By obtaining forecasting data on rubber production in the future, of course, it can provide an overview of future work steps, so that it can increase the company's work productivity. Based on this, the researchers intend to build a mobile-based forecasting application system, so that it can be installed in a mobile device later, especially mobile technology with the Android operating system.
Keywords: Forecasting, Mobile, Android, Weighted Moving Average.
Abstrak: M-Forecasting atau Mobile Forecasting dapat diartikan sebagai peramalan berbasis mobile. Peramalan disini berarti memprediksi suatu keadaan dimasa mendatang. Penggunaan teknologi mobile dalam peramalan dianggap tepat untuk meningkatkan efisiensi peramalan yang akan dilakukan, hal ini didukung dengan perkembangan teknologi mobile yang kian pesat, dimana lembaga riset digital marketing emarketer memperkirakan pada 2018 jumlah pengguna aktif smartphone di Indonesia lebih dari 100 juta orang. Jumlah yang fantastis ini dapat dimanfaatkan dengan pengembangan sistem informasi berbasis mobile untuk peramalan. Prediksi dari sebuah peramalan dapat terwujud dengan penggunaan beberapa metode. Metode Weighted Moving Average adalah salah satunya. Metode ini memberikan prediksi masa depan dengan memanfaatkan data-data terdahulu dan memberikan bobot yang berbeda-beda untuk setiap data yang digunakan. Tingkat kepercayaan peramalan dapat diketahui dengan mengukur persentase eror dari peramalan yang diperoleh. Semakin tinggi tingkat eror dapat diartikan bahwa hasil peramalan yang diperoleh semakin tidak dapat dipercaya atau tidak akurat, begitu juga sebaliknya. Teknik peramalan ini dapat diterapkan diberbagai bidang pekerjaan, termasuk dalam peramalan produksi karet. Dengan memperoleh data peramalan produksi karet dimasa mendatang tentunya dapat memberikan gambaran untuk langkah-langkah kerja kedepannya, sehingga dapat meningkatkan produktivitas kerja perusahaan. Berdasarkan hal tersebut, peneliti bermaksud membangun sebuah sistem aplikasi peramalan berbasis mobile, sehingga dapat dipasang diperangkat mobile nantinya, khususnya teknologi mobile dengan sistem operasi android.
Kata Kunci: Forecasting, Mobile, Android, Weighted Moving Average.
Abstract:Abstract: The use of computer networks at this time has proven to be a very reliable means of communication and source of information. Government agencies, offices are now using the network as a medium for disseminating…
information. At present, in the implementation of computer networks, it is very necessary for management to optimize the network itself. Therefore it is necessary to do QoS (Quality of Service) Analysis, in order to get optimal network. QoS (Quality of Service) is a technology that can be applied in computer networks to provide optimal services for network users. With the existence of QoS (Quality of Service) allows network administrators to be able to perform bandwidth management to handle various effects due to congestion (congestion) in packet flow traffic in the network. In performing QoS (Quality of Service), a device that can do bandwidth management to the network is built. Mikrotik Routerboard750 is a network device using Linux-based MicroticOS that can be used in the application of QoS (Quality of Service).
Keywords: Computer Network, QoS (Quality of Service), Mikrotik Routerboard750
Abstrak: Penggunaan Jaringan komputer pada saat ini telah terbukti sebagai sarana komunikasi dan sumber informasi yang sangat diandalkan. Seluruh instansi pemerintahan, perkantoran saat ini sudah memanfaatkan jaringan sebagai media sarana penyebaran informasi. Saat ini dalam implementasinya jaringan komputer sangat butuh dilakukan manajemen guna optimalimalisasi jaringan itu sendiri. Maka dari itu perlu dilakukan Analasis QoS (Quality of Service), guna mendapatkan jaringan yang optimal. QoS (Quality of Service) merupakan teknologi yang dapat diterapkan dalam jaringan komputer guna memberikan layanan yang optimal bagi para pengguna jaringan. Dengan adanya QoS (Quality of Service) memungkinkan administrator jaringan untuk dapat melakukan manajemen bandwidth guna menangani berbagai efek akibat terjadinya kemacetan (congestion) pada lalu lintas aliran paket di dalam jaringan. Dalam melakukan QoS (Quality of Service) dibutauhan sebuah perangkat yang dapat melakukan manajemen bandwidth terhadap jaringan. Mikrotik Routerboard750 adalah perangkat jaringan menggunakana MikrotikOS berbasis Linux yang dapat digunakan dalam penerapan QoS (Quality of Service) ini.
Kata Kunci: Jaringan Komputer, QoS (Quality of Service), Mikrotik Routerboard750
Abstract:Abstrak: Lembaga Pendidikan dan Pelatihan LPS Komputer Air Joman berdiri sejak tahun 2010 dibawah naungan Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan. Ditinjau dari sisi letaknya yang berada diantara Kota Kisaran dengan Kota Masya…
asya Tanjung Balai maka LPP LPS Komputer Air Joman harus bekerja lebih keras untuk dapat menarik minat konsumen untuk belajar di lembaga tersebut. Untuk itu perlu pemilihan media promosi yang tepat. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode SAW dalam menentukan media promosi terbaik bagi LPP LPS Komputer Air Joman. Tujuannya adalah mengimplementasikan media SAW dalam menentukan media promosi yang tepat bagi LPP LPS Komputer Air Joman. Pemilihan media promosi dilakukan dengan metode Simple Additive Weithing (SAW). Langkah-langkah yang dilakukan adalah: menentukan nilai kriteria masing-masing alternativ , menentukan bobot , melakukan normalisasi matrik dan melakukan proses normalisasi matriks keputusan ke skala yang dibandingkan dengan semua rating alternative. Hasil Penelitiannya adalah bauran promosi dengan alternative Promosi Penjualan sebagai media yang terbaik dengan nilai 1,75.
Kata Kunci : Metode SAW, Promosi, Media Promosi, Lembaga Pendidikan dan Pelatihan, LPS
Abstract: Education and Training Institute LPS Computer Air Joman established since 2010 under the auspices of the Asahan District Educational Office. It is Located between Kisaran City and Kota Madya Tanjung Balai then LPP LPS Computer Air Joman must work harder to be able to attract consumers to study at the institution. For that we need the right promotion media to be informs that institusion. The formulation problem in this research is how to implement SAW method in determining the best promotion media for LPP LPS Computer Air Joman. The goal is to implement SAW media in determining the right media promotion for LPP LPS Computer Air Joman. The selection of promotion media is done by Simple Additive Weithing (SAW) method. The steps taken are: determine the criteria value of each alternative, determine the weight, normalize the matrix and perform the process of normalizing the decision matrix to the scale compared with all the alternative rating. The result of the research is promotion mix with Sales Promotion alternative as the best media with value 1.75.
Keywords: SAW Method, Promotion, Media Promotion, Institute of Education and Training, LPS
Abstract:Abstract: Religious tourism especeeially for Hajj and Umroh is increasingly in demand by the public. Auliya Tour & Travel, which is engaged in the travel agency, has diverse pilgrimage data so that the data collection is…
used to find new knowledge as a marketing strategy using Data Mining techniques. Data Mining is one of the KDD processes that has the function for grouping. K-Means Clustering is a data mining technique that aims to group data into a data subset. The grouping of data on Umroh pilgrims is conducted to find out the interest groups of pilgrims based on age. This study categorizes pilgrim data into three clusters, which are very popular, in high demand and less desirable. Attributes used in processing data include gender, age, and congregation package. Before the data calculation process is carried out, the data transformation process is carried out before data calculation process. Based on data calculations that have been done through the RapidMiner software, the members of the group were very interested, ranging in age from 56 to 83 years, interested groups ranging in age from 29 to 55 years and the group was less interested with an age range 2 to 22 years from 170 records.
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, RapidMiner, Umroh.
Abstrak: Perjalanan wisata religi khususnya untuk ibadah haji dan umroh semakin diminati masyarakat. Auliya Tour & Travel yang bergerak pada bidang biro perjalanan memiliki data jamaah yang beragam sehingga kumpulan data tersebut dimanfaatkan untuk menemukan pengetahuan yang baru sebagai strategi pemasaran dengan menggunakan teknik Data Mining. Data Mining merupakan salah satu proses dari KDD yang fungsi salah satunya untuk pengelompokan. K-Means Clustering merupakan salah satu teknik Data Mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam subset data. Pengelompokan data jamaah umroh dilakukan bertujuan untuk mengetahui kelompok minat jamaah berdasarkan usia. Penelitian ini mengelompokkan data jamaah menjadi tiga cluster yaitu sangat diminati, diminati dan kurang diminati. Atribut yang digunakan dalam pengolahan data meliputi jenis kelamin, usia, dan paket jamaah. Sebelum proses perhitungan data dilakukan terlebih dahulu dilakukan proses transformasi data. Berdasarkan perhitungan data yang telah dilakukan melalui software RapidMiner diperoleh anggota kelompok sangat diminati dari rentang usia mulai 56 sampai 83 tahun, kelompok diminati dengan rentang usia mulai 29 sampai 55 tahun dan kelompok kurang diminati mulai usia 2 sampai 22 tahun dari 170 record.
Kata Kunci: Clustering, Data Mining, K-Means, RapidMiner, Umroh
Abstract:Pengolahan data mahasiswa perlu dilakukan untuk mengetahui informasi penting berupa pengetahuan baru. Informasi mengenai pengelompokan data mahasiswa berdasarkan nilai ujian. Pengetahuan baru tersebut dapat membantu pihak…
k kampus dalam menentukan kelas baru bagi calon mahasiswa baru dengan tepat. Dalam pengelompokan kelas mahasiswa dengan metode clustering yang mengikuti ujian saringan masuk berdasarkan nilai yang dihasilkan setiap calon mahasiswa maka akan ditentukan kelas sesuai jurusan yang mereka ambil tanpa ada manipulasi dan informasi hasil nilai dapat di kirim kepada calon mahasiswa
Abstract:Peran sistem pakar sangat diperlukan oleh banyak kalangan untuk mampu menjawab dari beberapa permasalahan dan memberikan solusi yang terbaik melalaui sistem yang sudah diprogramkan dari seorang yang ahli dalam bidangnya.…
Bengkel Budiman di Asahan yang merupakan salah satu jenis usaha yang bergerak dalam bidang otomotif, service serta perbaikan sepeda motor, sudah memiliki banyak pelanggan, namun masih bersifat manual pada proses solusi perbaikan. Maka dibutuhkan suatu aplikasi sistem pakar, dalam menganalisa gangguan sistem pada sepeda motor untuk mempermudah proses diagnosa kerusakan dan solusi permasalahannya sehingga akan memepermudah penanganan kerusakan secara cepat dan efisien. Metode yang dilakukan pada aplikasi sistem pakar ini yaitu dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Dimana Metode Certainty Factor (CF) adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar dalam mendiagnosa kerusakan pada sepeda motor.
Kata Kunci : bengkel Budiman, gangguan sistem, metode certainty factor, sepeda motor, sistem pakar,
Abstract:Abstract: The library is one of the most important means to add insight and knowledge to everyone. In general, borrowing transaction data books that exist in a library are only left to accumulate by the library in the database…
tabase without any utilization or further processing of the data that has long been stored. By utilizing the Data Mining technique using association rules with FP-Growth, these data will be very useful. Because from the data lending books to the library, new information can be gleaned about what books are often borrowed and know the pattern of relationships between books that have been borrowed together so that later it can be used to compile books in accordance with the existing borrowing patterns so that they can facilitate library visitors in the process of finding books.
Keywords: Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Library
Abstrak: Perpustakaan merupakan salah satu sarana yang sangat penting untuk menambah wawasan dan keilmuan setiap orang. Pada umumnya data transaksi peminjaman buku yang ada pada sebuah perpustakaan hanya dibiarkan saja menumpuk oleh pihak perpustakaan di dalam database tanpa ada pemanfaatan atau pengolahan lebih lanjut dari data-data yang telah lama tersimpan tersebut. Dengan melakukan pemanfaatan menggunakan Teknik Data Mining metode association rules dengan FP-Growth, data-data tersebut akan jadi sangat bermanfaat. Karena dari data peminjaman buku pada perpustakaan tersebut dapat diggali informasi baru tentang buku-buku apa yang sering dipinjam dan mengetahui pola hubungan antara buku yang telah dipinjam secara bersama-sama sehingga nantinya dapat dimanfaatkan untuk melakukan penyusunan buku sesuai dengan pola peminjaman buku yang ada sehingga dapat mempermudah para pengunjung perpustakaan dalam proses pencarian buku.
Kata Kunci : Data Mining, Asociation Rule, FP-Growth, Perpustakaan