Abstract:Abstract: Babun Rizki Pratama Clinic is a business that operates in the health services sector. Pratama Babun Rizki Clinic is located in Haessa Air Genting Village Dusun IV, Air Batu District, Asahan Regency. The public…
always asks for quality medical services, but often these requests do not meet expectations, because the services provided to patients at Babunn Rizki Pratama Clinic are said to be less effective. The lack of staff at the Pratama Babun Rizki Clinic results in a long patient examination process, so that many patients receive less effective services and are at high risk of experiencing medical errors. These various problems can be overcome by using technology that carries the concept of service to patients using the Service Quality (SERVQUAL) method. The method used in this research is qualitative, where this research is carried out by distributing questionnaires to find out how respondents respond to the services provided. The results of service calculations using the Servqual method at Babun Rizki Pratama Clinic showed that 80% of respondents felt "Not Satisfied" and 20% felt "Very Satisfied". Of the total assessment, there were 20 data indicating "Not Satisfied" and 5 data indicating "Very Satisfied". From the results of this percentage, it can be seen that only 5 data stated "Very Satisfied".
Keywords: service quality (servqual); babun rizki pratama clinic; decision support system; ph; mysql
Abstrak: Klinik Pratama Babun Rizki merupakan salah satu usaha yang bergerak dalam bidang jasa kesehatan. Klinik Pratama Babun Rizki beralamat di desa Haessa Air Genting Dusun IV Kecamatan Air Batu Kabupaten Asahan. Masyarakat selalu meminta pelayanan medis yang berkualitas, namun seringkali permintaan tersebut tidak sesuai harapan, karena pelayanan yang diberikan kepada pasien di Klinik Pratama Babunn Rizki dikatakan kurang efektif. Kurangnya pegawai yang ada di Klinik Pratama Babun Rizki mengakibatkan lamanya proses pemeriksaan kepada pasien, sehingga banyak pasien yang mendapatkan layanan kurang efektif dan beresiko tinggi mengalami kesalahan medis. Berbagai permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan teknologi yang mengusung konsep pelayanan kepada pasien dengan menggunakan metode Service Quality (SERVQUAL). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kulitatif, dimana penelitian ini dilakukan dengan cara menyebarkan kuisioner untuk mengetahui bagaimana tanggapan responden terhadap pelayanan yang diberikan. Hasil perhitungan pelayanan menggunakan metode Servqual di Klinik Pratama Babun Rizki menunjukkan bahwa 80% responden merasa "Tidak Puas" dan 20% merasa "Sangat Puas". Dari total penilaian, terdapat 20 data yang menunjukkan "Tidak Puas" dan 5 data yang menyatakan "Sangat Puas". Dari hasil persentasi tersebut dapat dilihat hanya 5 data yang menyatakan “Sangat Puasâ€.
Kata kunci: service quality (servqual); klinik pratama babun rizki; sistem pendukung keputusan; php; mysql
Abstract:Abstract: This research focuses on the analysis and design of a cattle disease detection system using the Forward Chaining technique. This system aims to help farmers identify various diseases in cattle quickly and accurately,…
ately, which can ultimately improve livestock health and livestock productivity. In developing this system, the Forward Chaining technique is used as the main inference method. This method was chosen because of its ability to produce conclusions based on available facts in stages, so it is very suitable for expert system applications that require repeated and complex decision-making processes. This research begins with a system requirements analysis that includes identification of common types of cattle diseases, associated symptoms, as well as the knowledge and rules required for the diagnosis process. Next, system design is carried out which includes creating a knowledge base, inference engine, and user interface. The result of this research is a prototype expert system for diagnosing cattle diseases which has been tested and shows satisfactory performance in detecting various cattle diseases based on the symptoms entered. With this system, it is hoped that farmers can more quickly take appropriate action against diseases that attack their livestock, so that they can minimize losses and increase the efficiency of livestock businesses.
Keywords: analysis; expert system; forward chaining; cattle disease; website.
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada analisis dan perancangan sistem deteksi penyakit sapi menggunakan teknik Forward Chaining. Sistem ini bertujuan untuk membantu peternak dalam mengidentifikasi berbagai penyakit pada sapi secara cepat dan akurat, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kesehatan ternak dan produktivitas peternakan. Dalam pengembangan sistem ini, teknik Forward Chaining digunakan sebagai metode inferensi utama. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan kesimpulan berdasarkan fakta-fakta yang tersedia secara bertahap, sehingga sangat cocok untuk aplikasi sistem pakar yang memerlukan proses pengambilan keputusan berulang dan kompleks. Penelitian ini dimulai dengan analisis kebutuhan sistem yang mencakup identifikasi jenis-jenis penyakit sapi yang umum, gejala-gejala yang terkait, serta pengetahuan dan aturan yang diperlukan untuk proses deteksi. Selanjutnya, dilakukan perancangan sistem yang mencakup pembuatan basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah prototipe sistem pakar deteksi penyakit sapi yang telah diuji dan menunjukkan kinerja yang memuaskan dalam mendeteksi berbagai penyakit sapi berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan. Dengan sistem ini, diharapkan peternak dapat lebih cepat dalam mengambil tindakan yang tepat terhadap penyakit yang menyerang ternaknya, sehingga dapat meminimalisir kerugian dan meningkatkan efisiensi usaha peternakan.
Kata kunci: analisis; sistem pakar; forward chaining; penyakit sapi; website
Abstract:Abstract: The choice of problem regarding the type of kidney disease as the sample for this study is the fact that kidney disease is an important organ in our body's metabolic system, because of our busy activities, we often…
ften forget to take care of it. Irregular eating patterns, lack of fiber and mineral water intake, and consumption of high-calorie instant foods or drinks, without realizing it, make the kidneys work harder. Starting from the process of filtration, reabsorption, to augmentation of food substances below the kidneys through the blood. The aim of this research is to create an expert system for kidney disease using a web-based programming language that is capable of providing services to the public and conveying information related to kidney disease. Pre-research and research was carried out at the Abdul Manan Simatupang Kisaran Regional General Hospital starting from November to December 2023. In this research data collection was carried out using observation, interviews and literature study methods. The results of this research show that having an expert system for diagnosing kidney disease in humans can provide significant benefits, including the data processing and consultation process being carried out quickly and producing fairly accurate reports, thus making work more effective and efficient.
Keywords: Expert System; Kidney Disease; Forward Chaining Method.
Abstrak: Pemilihan masalah menyangkut jenis penyakit Ginjal sebagai sampel penelitian ini, adalah kenyataan bahwa penyakitpenyakit Ginjal merupakan organ penting dalam sistem metabolisme tubuh kita, karena padatnya aktivitas, kita sering lupa untuk menjaganya. Pola makan yang tidak teratur, kurangnya asupan serat dan air mineral, serta konsumsi makanan atau minuman instan berkalori tinggi, tanpa sadar telah memperberat kerja ginjal. Mulai dari proses filtrasi, reabsorpasi, sampai augmentasi dari zat-zat makanan yang di bawah ke ginjal melalui darah. Adapun tujuan penelitian ini adalah Membuat suatu sistem pakar untuk penyakit Ginjal menggunakan bahasa pemrograman berbasis web yang mampu memberikan pelayanan kepada masyarakat dan penyampaian informasi yang berkaitan dengan penyakit Ginjal. Pra penelitian dan penelitian dilakukan di Rumah Sakit Umum Daerah Abdul Manan Simatupang Kisaran yang dimulai pada bulan Bulan November sampai dengan Desember 2023. Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode observasi, wawancara dan studi pustaka. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan adanya sistem pakar diagnosa penyakit ginjal pada manusia, dapat memberikan manfaat yang cukup berarti antara lain proses pengolahan datanya dan proses konsultasi dilakukan dengan cepat serta menghasilkan laporan yang cukup akurat, sehingga membuat pekerjaan akan lebih efektif dan efisien.
Kata kunci: Sistem Pakar; Penyakit Ginjal; Metode Forward Chaining
Abstract:Abstract: In the 2020 regional elections (PILKADA), Bawaslu received approximately 3,100 reports from 25 districts in Asahan Regency. The manual reporting process led to limitations in data accessibility, time efficiency,…
, and difficulty in handling the large number of reports. Bawaslu Asahan Regency has not yet developed a specific tool for consistent data entry and database management to accommodate the existing reports. This has resulted in difficulties for Bawaslu when receiving hundreds of reports from district supervisors. Therefore, the E-Form Model A system is urgently needed to simplify the report entry and storage process. The data collection techniques for this research involved direct observation and interviews at the Bawaslu office in Asahan Regency. The development of this e-form system used PHP programming language and CodeIgniter 3 Framework. The research results show that the E-Form Model A system facilitates easier access and report submission, shortens data management time, and automatically displays violation findings, thereby increasing the efficiency and accuracy of election oversight. Thus, this system can make a positive contribution to improving Bawaslu Asahan Regency's performance in election supervision.
Keywords: Election Supervision Results Report; Bawaslu Asahan Regency; Model A Form; CodeIgniter 3; PHP
Abstrak: Pada PILKADA 2020, Bawaslu menerima kurang lebih 3.100 laporan dari 25 kecamatan di Kabupaten Asahan. Proses pelaporan yang masih manual mengakibatkan keterbatasan aksesibilitas data, efisiensi waktu, dan penanganan yang sulit terhadap jumlah laporan yang besar. Bawaslu Kabupaten Asahan belum memiliki alat khusus penginputan dan pangkalan data yang konsisten untuk menampung laporan yang sudah ada. Hal ini mengakibatkan Bawaslu mengalami kesulitan saat menerima ratusan laporan dari Pengawas Kecamatan. Maka sistem E-Form Model A sangat diperlukan untuk memudahkan sistem penginputan dan penyimpanan laporan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode observasi dan wawancara langsung di kantor Bawaslu Kabupaten Asahan. Adapun pembangunan sistem e-form ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Framework CodeIgniter 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem E-Form Model A memberikan kemudahan akses dan pengisian laporan, memperpendek waktu pengelolaan data, serta menampilkan temuan pelanggaran secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi pengawasan pemilu. Dengan demikian, sistem ini dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kinerja Bawaslu Kabupaten Asahan dalam pengawasan pemilu.
Kata kunci: Laporan Hasil Pengawasan Pemilu; Bawaslu Kabupaten Asahan; Formulir Model A; CodeIgniter3; PHP
Abstract:Abstract: PT. Padasa Enam Utama, a palm oil plantation company, currently assesses the quality of Fresh Fruit Bunches (FFB) based solely on physical aspects. They use Microsoft Excel without a specialized application system,…
tem, which can lead to subjective assessments and the risk of fraud. This research aims to develop a predictive system for the quality of Fresh Fruit Bunches. Data collection was conducted using quantitative methods through direct observation and interviews with relevant parties. The study shows that the use of the K-Nearest Neighbor method provides the best accuracy with a more efficient calculation process. With this system, the company’s performance in making decisions regarding FFB quality is expected to improve. The system helps reduce human errors in quality assessments and offers visualizations that make it easier for users to understand the classification of production quality. Although the results are reliable, there is still room for further development, such as improving accuracy through more advanced data preprocessing techniques or using more complex machine learning models.
Keywords: Data Mining; K-Nearest Neighbor algorithm; Fresh Fruit Bunches (FFB); Python; Streamlit.
Abstrak: PT. Padasa Enam Utama, sebuah perusahaan perkebunan kelapa sawit, saat ini menilai kualitas produksi Tandan Buah Segar (TBS) berdasarkan aspek fisik saja. Mereka menggunakan Microsoft Excel tanpa sistem aplikasi khusus, yang dapat menyebabkan penilaian tidak objektif dan risiko kecurangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi mutu kualitas Tandan Buah Segar. Dalam pengumpulan data, digunakan metode kuantitatif melalui observasi langsung dan wawancara dengan pihak terkait. Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode K-Nearest Neighbor memberikan akurasi terbaik dengan proses perhitungan yang lebih efisien. Dengan adanya sistem ini, diharapkan kinerja perusahaan dalam membuat keputusan terkait mutu produksi TBS dapat meningkat. Sistem ini membantu mengurangi kesalahan manusia dalam penilaian mutu TBS dan memberikan visualisasi yang memudahkan pengguna memahami klasifikasi mutu produksi. Meskipun telah memberikan hasil yang dapat diandalkan, masih ada ruang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan akurasi melalui teknik preprocessing data yang lebih canggih atau penggunaan model-machine learning yang lebih kompleks.
Kata kunci: Data Mining; Algoritma K-Nearest Neighbor; Tandan Buah Segar (TBS); Python; Streamlit
Abstract:Abstract: Kedai Budi Sparepart is a shop that sells motorcycle spare parts. Kedai Budi Sparepart is located on Tanjungbalai Air Joman Street, Air Joman District, Asahan Regency. Kedai Budi Sparepart faces a problem if the…
e supplier still enters the goods manually and records them in the ledger. This can cause errors. Errors in entry, calculation, and recording are common problems in manual bookkeeping. It can lead to inaccurate inventory information, which can affect customer satisfaction and operational efficiency. SCM is a set of applied and integrated methods for suppliers, stores, and other storage areas. This is done effectively and efficiently due to the complex business processes and the many parties involved. This system will be built using the PHP programming language and MySQL database. the researc method used is qualitative research. The results of this study found that the use of a web-based supply chain management system can help overcome the slow response of suppliers to Kedai Budi's spare parts if they are out of stock or in minimal stock conditions. Furthermore, this method can be used to overcome suppliers who do not know the stock of spare parts in real-time, so as not to disrupt the sales process to suppliers.
Keywords: Supply Chain Management; Stock Management; Budi Spareparts Store.
Abstrak: Kedai Budi Sparepart adalah Kedai yang menjual suku cadang sepeda motor. Kedai Budi Sparepart terletak di jalan Tanjungbalai Air Joman, Kecamatan Air Joman, Kabupaten Asahan. Kedai Budi Sparepart menghadapi masalah jika supplier masih memasukkan barang secara manual dan mencatatnya di buku besar. Ini Bisa menyebabkan kesalahan. Kesalahan dalam pemasukan, perhitungan, dan pencatatan adalah masalah umum dalam pembukuan manual. Karena Bisa menyebabkan informasi persediaan yang tidak akurat, yang Bisa memengaruhi kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. SCM adalah sekumpulan metode yang diterapkan dan terintegrasi untuk pemasok, kedai, dan area penyimpanan lainnya. Ini dilakukan secara efektif dan efisien karena proses bisnis yang kompleks dan banyaknya pihak yang terlibat. Sistem ini akan dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif. Adapun hasil penelitian ini menemukan bahwa penggunaan sistem manajemen rantai pasokan berbasis web Bisa membantu mengatasi lambatnya respons supplier terhadap sparepart Kedai Budi jika ada stok yang sudah habis atau dalam kondisi stok minimal. Selanjutnya, metode ini Bisa digunakan untuk mengatasi supplier yang tidak mengetahui stok sparepart secara real-time, sehingga tidak mengganggu proses penjualan kepada supplier
Kata kunci: Supply Chain Management; Manajemen Stok; Kedai Budi Sparepart
Abstract:Abstract: Employees are a key element in the success of a company, because they play a role in determining the success of the company as a whole. Therefore, employee appraisal has a significant impact on many aspects of…
human resource (HR) management in the company. In this context, an objective and accurate employee appraisal system is needed so that companies can determine the best employees appropriately. This research aims to develop a Decision Support System that uses the AHP-WASPAS combination method. This system is designed to assist companies in evaluating and selecting the best employees for promotions, salary increases, and career development. The results showed that the developed Decision Support System was able to increase objectivity in employee assessment compared to manual methods. By using the AHP-WASPAS combination method, companies can be more effective and accurate in determining employee assessment, thus helping in better decision making in HR management.
Keywords: Employee; AHP method; WASPAS method; Performance Appraisal; Ranking; Objectivity; Decision Support System
Abstrak: Karyawan merupakan elemen kunci dalam kesuksesan sebuah perusahaan, karena mereka berperan dalam menentukan keberhasilan perusahaan secara keseluruhan. Oleh karena itu, penilaian karyawan memiliki dampak yang signifikan terhadap banyak aspek pengelolaan sumber daya manusia (SDM) di perusahaan. Dalam konteks ini, diperlukan sistem penilaian karyawan yang objektif dan akurat agar perusahaan dapat menentukan karyawan terbaik dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan metode kombinasi AHP-WASPAS. Sistem ini dirancang untuk membantu perusahaan dalam mengevaluasi dan memilih karyawan terbaik untuk promosi, kenaikan gaji, dan pengembangan karir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas dalam penilaian karyawan dibandingkan dengan metode manual. Dengan menggunakan metode kombinasi AHP-WASPAS, perusahaan dapat lebih efektif dan akurat dalam menentukan penilaian karyawan, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam manajemen SDM.
Kata kunci: Karyawan; Metode AHP; Metode WASPAS; Penilaian Kinerja; Rangking; Objektivitas; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract:Abstrak: A pharmacy is a health service facility to help improve the health of the community, a pharmacy is also a place for professional pharmacists to practice their work. To determine the amount of stock inventory, Jaka…
ka Wijaya Pharmacy requires a clusterization of sales stock data. The method that can be used is the K-Means algorithm. This algorithm is based on a simple idea. K-Means is a distance-based clustering method that divides data into a number of clusters and this algorithm only works on numeric attributes. The data processed in this research is a sample taken from the Jaka Wijaya Pharmacy data in 2022. The Jaka Wijaya Pharmacy dataset consists of the attributes No, Drug Item, Type, Packaging, Initial Stock, Cost Price, Unit Conversion, Selling Price, Number of Transactions, Ending Stock, Shelf, Warehouse-Office Codes. With the K-Means Clustering method, it is possible to group drug sales data with stock that is not selling well as cluster 0, stock that is selling well as cluster 1, and stock that is selling very well as cluster 2. The sample data to be tested consists of 170 data from the Jaka Wijaya Pharmacy. Where the cluster results show that there are several results, namely cluster 0 totaling 102, cluster 1 totaling 34, and cluster 2 totaling 34 decisions, where the decisions include very in demand, in demand, not in demand.
Keywords: Data Mining; Jaka Wijaya Pharmacy; K-means Cluster
Abstrak: Apotek merupakan sarana pelayanan kesehatan untuk membantu meningkatkan kesehatan bagi masyarakat, apotek juga sebagai tempat praktik tenaga profesi apoteker dalam melakukan pekerjaan. Untuk menentukan jumlah persediaan stok, Apotek Jaka Wijaya membutuhkan suatu clusterisasi data stok penjualan. Metode yang dapat digunakan yaitu algoritma K-Means. Algoritma ini didasarkan pada ide sederhana. K-Means adalah metode Clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numeric. Data yang diolah dalam penelitian ini merupakan sampel yang diambil dari data Apotek Jaka Wijaya pada tahun 2022. Dataset Apotek Jaka Wijaya terdiri dari atribut No, Item Obat, Jenis, Kemasan, Stok Awal, Harga Pokok, Konversi Satuan, Harga Jual, Jumlah Transaksi, Stok Akhir, Rak, Kode Gudang-Kantor. Dengan metode K-Means Clustering maka dapat mengelompokkan data penjualan obat dengan stok kurang laris sebagai cluster 0, stok laris sebagai cluster 1, dan stok sangat laris sebagai cluster 2. Data sampel yang akan diuji terdiri dari 170 data dari Apotek Jaka Wijaya. Yang dimana hasil cluster menunjukkan terdapat beberapa hasil yaitu cluster 0 berjumlah 102, cluster 1 berjumlah 34, dan cluster 2 berjumlah 34 keputusan yang dimana keputusan itu meliputi sangat laris, laris, kurang laris.
Kata kunci: Apotek Jaka Wijaya; Data Mining; K-means Cluster
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.