Abstract:Abstract: Inventory managemet plays a strategic role in supporting the operational sustainability of retail businesses. Errors in determining the quantity of goods procured can lead to inventory buildup or stockouts, which…
ch impacts increased storage costs and reduced customer service levels. Attar Jaya store still uses a manual inventory management system, so the restocking recording and decision-making processes are not yet supported by an integrated and data-driven system. This condition has the potential to cause inefficiency in inventory management. This research aims to apply the concept of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) integrated with the Economic Order Quantity (EOQ) method to determine the optimal order quantity of goods. The EOQ method is used to calculate the most economical order quantity by considering ordering and storage costs, while E-SCM plays a role in integrating inventory management processes digitally. The research methods include observation, interviews, and literature studies, with system design using the Unified Modelign Language (UML). The system was developed using the PHP programming language and the MwSQL database. The research result are expected to help Toko Attar Jaya improve the accuracy of resctocking decision-making, minimize the risk of overstocking and understocking, and increase the efficiency of inventory mangement.
Keywords: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restock items
Abstrak: Manajemen persediaan memiliki peran strategis dalam mendukung keberlangsungan operasional usaha ritel. Kesalahan dalam menentukan jumah pengadaan barang dapat menyebabkan terjadinya penumpukan persediaan maupun kekurangan stok yang berdampak pada meningkatnya biaya penyimpanan seerta menurunnya tingkat pelayanan kepada pelanggan. Toko Attar Jaya masih menerapkan sistem pengelolaan persediaan secara manual, sehingga proses pencatatan dan pengambilan keputusan restok belum didukung oleh sistem yang terintegrasi dan berbasis data. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan ketidakefisienan dalam pengelolaan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan konsep Electronic Supply Chain Management (E-SCM) yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang optimal. Metode EOQ digunakan untuk menghitung jumlah pemesanan yang paling ekonomis dengan mempertimbangkan biaya pemesanan dan biaya penyimpanan, sedangkan E-SCM berperan dalam mengintegrasikan proses pengelolaan persediaan secara digital. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur, dengan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Languge (UML). Sistem dikembangkan mengguanakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian diharapkan mampu membantu pihak Toko Attar Jaya dalam meningkatkan akurasi pengambilan keputusan restok, meminimalkan risiko kelebihan dan kekurangan persediaan, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan.
Kata kunci: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restok barang
Abstract:Abstract: Information Technology (IT) has played a crucial role in various sectors, including the transportation sector, as seen in the Department of Transportation of Asahan Regency, North Sumatra. One of the challenges…
in this area is the performance of parking attendants, which affects the effectiveness of parking management and traffic safety. Poor performance of parking attendants can cause various issues, including traffic congestion, rule violations, and user discomfort. Therefore, evaluating the performance of parking attendants is essential to improve service quality and parking safety. In this context, the implementation of a technology-based information system is an appropriate solution to enhance the effectiveness of the performance evaluation process for parking attendants. Classification methods, such as k-nearest neighbor (KNN), are used to evaluate the performance of parking attendants more accurately and efficiently. This method allows early detection of poor performance, such as fraud or traffic rule violations, and provides feedback for improvements. The primary goal is to measure effectiveness, identify areas for improvement, and recognize parking attendants with good performance.
Keywords: Information Technology, Parking Attendants, Performance Evaluation, KNN, Asahan Regency.
Abstrak: Teknologi Informasi (TI) telah memainkan peran penting dalam berbagai sektor, termasuk sektor transportasi, seperti yang terlihat pada Dinas Perhubungan Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Salah satu tantangan di wilayah ini adalah kinerja juru parkir yang mempengaruhi efektivitas pengelolaan parkir dan keselamatan lalu lintas. Kinerja juru parkir yang kurang optimal dapat menimbulkan berbagai masalah, termasuk kemacetan, pelanggaran aturan, dan ketidaknyamanan pengguna parkir. Oleh karena itu, penilaian kinerja juru parkir menjadi sangat penting untuk meningkatkan kualitas layanan dan keamanan parkir. Dalam konteks ini, penerapan sistem informasi berbasis teknologi menjadi solusi yang tepat untuk meningkatkan efektivitas proses penilaian kinerja juru parkir. Metode klasifikasi, seperti k-nearest neighbor (KNN), digunakan untuk mengevaluasi kinerja juru parkir dengan lebih akurat dan efisien. Metode ini memungkinkan deteksi dini terhadap kinerja buruk, seperti penipuan atau pelanggaran aturan lalu lintas, serta memberikan umpan balik untuk perbaikan. Tujuan utamanya adalah mengukur efektivitas, mengidentifikasi area perbaikan, dan memberikan apresiasi bagi juru parkir yang memiliki kinerja baik.
Kata Kunci: Teknologi Informasi, Juru Parkir, Penilaian Kinerja, KNN, Kabupaten Asahan.
Abstract:Abstract: Motorcycle sales are one of the key indicators of growth in Indonesia’s automotive industry. CV. Honda Karya Utama, as an authorized Honda motorcycle dealer, faces challenges due to unstable monthly sales fluctuations.…
ctuations. This uncertainty complicates stock planning, marketing strategy formulation, and may lead to potential losses caused by overstocking or understocking. To address these issues, this study aims to analyze the relationship between time and sales volume and to develop a predictive model that can assist management in making more effective business decisions.
The research was conducted using a quantitative method and a machine learning approach by applying a linear regression algorithm, implemented through the Python programming language and a MySQL database. The dataset used consists of monthly sales data over one year, analyzed to predict future sales trends. The results show that the linear regression algorithm can predict sales trends with a good level of accuracy, achieving evaluation values of MAPE 1.72%, MSE 1.76%, and RMSE 0.57. The developed model assists management in formulating marketing strategies, optimizing inventory planning, and minimizing financial risks. Therefore, linear regression can serve as an effective analytical tool to support strategic business decision-making at CV. Honda Karya Utama.
Keywords: motorcycle sales; linear regression; prediction; sales analysis
Abstrak: Penjualan sepeda motor merupakan salah satu indikator penting dalam pertumbuhan industri otomotif di Indonesia. CV. Honda Karya Utama sebagai dealer resmi sepeda motor Honda menghadapi tantangan berupa fluktuasi penjualan yang tidak stabil setiap bulannya. Ketidakpastian ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan stok, penentuan strategi pemasaran, serta berpotensi menimbulkan kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dan jumlah penjualan serta membangun model prediksi yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif dan pendekatan machine learning menggunakan algoritma regresi linier, dengan implementasi berbasis bahasa pemrograman Python dan basis data MySQL. Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk memprediksi tren penjualan pada periode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi linier mampu memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 1,72%, MSE 1,76%, dan RMSE 0,57. Model ini membantu manajemen dalam menyusun strategi pemasaran, mengoptimalkan perencanaan stok, serta meminimalkan risiko kerugian. Dengan demikian, regresi linier dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung keputusan bisnis di CV. Honda Karya Utama.
Kata kunci: penjualan sepeda motor; regresi linier; prediksi; analisis penjualan
Abstract:Abstract: SMK Negeri 3 Perhotelan dan Tata Boga in Tanjung Balai, North Sumatra, under the Ministry of Education and Culture, aims to provide quality education through Industrial Work Practice (PRAKERIN). However, the school…
hool faces challenges in selecting PRAKERIN locations related to costs, distance, and the imbalance between the number of available placements and students. To address this, the study uses the Simple Additive Weighting (SAW) method to design a decision support system. This method assigns weights based on specific criteria for each alternative, through steps such as determining criteria, assigning weights, rating suitability, normalization, and final normalization. The goal of the study is to assist SMK Negeri 3 Tanjungbalai in selecting PRAKERIN locations that meet the established criteria and ranking the alternatives based on those criteria. This way, the school can choose the most suitable PRAKERIN placements for its students. The results of system testing using the SAW method show the top 10 alternatives out of 16 available options, with the highest values as recommendations: A15 (1,000), A14 (0,896), A16 (0,813), A10 (0.718), A13 (0.729), A3 (0.708), A11 (0.698), A4 (0.25), A2 (0.604) dan A10 (0,594).The alternatives with the highest values are considered the most suitable and are prioritized as recommended PRAKERIN locations.
Keywords: industrial practice; saw; spk; smk
Abstrak: SMK Negeri 3 Perhotelan dan Tata Boga di Tanjung Balai, Sumatera Utara, yang berada di bawah Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, bertujuan memberikan pendidikan berkualitas melalui Praktek Kerja Industri (PRAKERIN). Namun, sekolah menghadapi tantangan dalam pemilihan tempat PRAKERIN terkait biaya, jarak, dan ketidakseimbangan antara jumlah tempat dan siswa. Untuk mengatasi hal ini, penelitian menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk merancang sistem pendukung keputusan. Metode ini memberikan bobot berdasarkan kriteria tertentu pada setiap alternatif, melalui langkah-langkah penentuan kriteria, pemberian bobot, penilaian kecocokan, normalisasi, dan normalisasi akhir. Tujuan penelitian adalah untuk membantu SMK Negeri 3 Tanjungbalai dalam memilih tempat PRAKERIN yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan dan meranking alternatif berdasarkan kriteria tersebut. Dengan demikian, sekolah dapat memilih tempat PRAKERIN yang paling sesuai dengan kebutuhan siswa. Hasil uji sistem menggunakan metode SAW menunjukkan 10 alternatif teratas dari 16 yang tersedia, dengan nilai tertinggi sebagai rekomendasi: A15 (1,000), A14 (0,896), A16 (0,813), A10 (0.718), A13 (0.729), A3 (0.708), A11 (0.698), A4 (0.25), A2 (0.604) dan A10 (0,594). Alternatif dengan nilai tertinggi dianggap paling sesuai dan diprioritaskan sebagai rekomendasi tempat PRAKERIN.
Kata kunci: prakerin; saw; spk; smk
Abstract:Kualitas hidup keluarga mencerminkan kesejahteraan masyarakat, yang diukur melalui berbagai aspek kehidupan seperti pendidikan, pekerjaan, penghasilan, kepemilikan, kondisi tempat tinggal, serta akses ke air bersih dan listrik.…
istrik. Untuk menentukan tingkat kesejahteraan di masyarakat, tiga kriteria dari semua variabel tersebut digunakan untuk membedakan apakah mereka berada pada cluster tinggi, menengah, atau rendah. Pondok Bungur, sebuah desa di Kabupaten Asahan dengan 10 dusun, kebanyakan penduduknya memiliki pendapatan rendah, tidak memiliki barang kebutuhan sekunder, menggunakan air bukan dari PDAM, dan memiliki akses daya listrik rendah. Karena belum ada klasifikasi yang jelas mengenai kesejahteraan, bantuan sosial sering kali tidak tepat sasaran. Sebagai solusi, teknik data mining dengan algoritma k-means diterapkan untuk mengklasifikasikan tingkat kesejahteraan di desa tersebut. Penelitian ini menemukan bahwa 2 dusun berada pada tingkat kesejahteraan tinggi (20%), 3 dusun pada tingkat menengah (30%), dan 5 dusun pada tingkat rendah (50%). Dusun 2 dan 5 merupakan yang paling sejahtera, sementara Dusun 1, 4, dan 9 memiliki tingkat kesejahteraan menengah. Sisa 50% dusun yang masih berada pada tingkat rendah perlu diprioritaskan dalam pemberian bantuan.
Abstract:PT. Padasa Enam Utama adalah perusahaan perkebunan kelapa sawit yang memiliki program evaluasi afdeling disetiap tahunnya dengan cara memberikan penilaian kepada setiap afdeling. Afdeling adalah satuan yang menjadi ujung…
tombak dalam pengelolaan perusahaan perkebunan kelapa sawit, sehingga peran pimpinan dan seluruh karyawan afdeling tersebut sangat diperlukan. Proses penilaian afdeling unggulan pada PT. Padasa Enam Utama saat ini masih terbatas pada penggunaan aplikasi Microsoft Excel tanpa sistem aplikasi khusus. Hal ini menyebabkan proses penilaian kurang efektif, tidak transparan, dan memakan waktu yang cukup lama dalam proses penilaian afdeling unggulan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode VIKOR untuk penilaian afdeling unggulan. Metode kuantitatif digunakan sebagai metode pengumpulan data melalui observasi langsung dan wawancara dengan narasumber langsung. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode VIKOR memberikan hasil penilaian terbaik dengan proses perhitungan yang lebih efisien. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini dapat meningkatkan kinerja perusahaan dalam penilaian afdeling unggulan, serta membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih cepat, efektif, dan efisien.
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: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:Abstract: The school management routinely determines the majors of private students at Madrasah Aliya (MAS) every year. YMPI Private Madrasah Ariyah (MAS) is one of the MAs that implements the 2013 curriculum. One of the…
work programs in the MAS Curriculum is to register for the first year majors which will continue to the second year. In this case, a decision support system (DSS) is a computer interactive system that assists school management in making decisions. In this study the system development method used is the Prototyping Method. Prototyping is a system development method that is widely used. With this method, developers and customers can interact with each other during the system creation process. The system prototype method involves the user directly with analysis and design, very effective for system correction. A decision support system with the SAW (Simple Additive Weighting) method is used to solve the problem of choosing a major. The application of the SAW method is expected to support the decision-making process to choose a major that is in accordance with the students' academic grades while still in junior high schools beforehand as well as the IQ abilities of each student and the results of their interest in the chosen major. The research resulted in an application that is able to determine the choice of majors with the results of an application by determining the value/weight using the SAW method so that it can be determined that Abdul Rozak entered the Science major and Abil Akbar entered the Social Sciences major.
Keywords: decision making system; selection of majors; SAW; criteria.
Abstrak: Pihak manajemen sekolah rutin menentukan jurusan siswa swasta di Madrasah Aliya (MAS) setiap tahun. Madrasah Ariyah Swasta YMPI (MAS) merupakan salah satu MA yang menerapkan kurikulum 2013. Salah satu program kerja dalam Kurikulum MAS adalah mendaftar ke jurusan tahun pertama yang akan melanjutkan ke tahun kedua. Dalam hal ini, sistem pendukung keputusan (DSS) adalah sistem interaktif komputer yang membantu pihak manajemen sekolah dalam mengambil keputusan. Dalam penelitian ini metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Metode kuantitatif. Dengan mengumpulkan data berupa angka dengan kriteria yang telah ditentukan mulai dari data nilai akademik IPA dan IPS, Nilai tingkat kecerdasan (IQ) serta nilai minat dari setiap siswa yang diperoleh dari kuisoner.Sistem pendukung keputusan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) digunakan untuk menyelesaikan masalah pemilihan jurusan. Penerapan metode SAW diharapkan dapat mendukung proses pengambilan keputusan untuk memilih jurusan yang sesuai dengan nilai akademik siswa saat masih di sekolah SLTP sebelmumnya serta kemampuan IQ masing-masing siswa serta hasil minat mereka ke jurusan pilihan tersebut. Penelitian menghasilkan aplikasi yang mampu menentukan pilihan jurusan dengan hasil sebuah aplikasi dengan menentukan nilai/bobot dengan menggunakan metode SAW sehingga dapat ditentukan bahwa Abdul Rozak masuk ke jurusan IPA serta Abil Akbar masuk kejurusan IPS.
Kata kunci: sistem penentuan keputusan; pemilihan jurusan; SAW; kriteria