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: The success of a government agency can be seen from the services provided by the agency itself. Therefore, government agencies must provide optimal services according to the needs of the community so that it is…
easy to carry out administration. Tanjungbalai City Office of the Ministry of Religion in conducting community satisfaction survey activities distributes questionnaires using google form and processes questionnaire data using number processing applications. So that there is no decision support system to accelerate knowing the level of community satisfaction with the services that have been provided. purpose of this study was to determine the level of public satisfaction with Hajj and Umrah Organizer section at the Tanjungbalai City Ministry of Religion Office. In this study the method used is the servqual method with 5 dimensions. Data collection was carried out through a questionnaire given to 30 respondents who had received services from the Hajj and Umrah Organizer section. Based on the results of the study, it is known that 75% people feel very satisfied, 18.75% people feel satisfied, and 16.15% people feel dissatisfied. The results also show that there is one dimension that has a negative value, namely the dimension of physical evidence regarding waiting chairs.
Keywords: Satisfaction; Servqual; Deccission Support.
Abstrak: Keberhasilan suatu instansi pemerintah dapat dilihat dari pelayanan yang diberikan oleh instansi itu sendiri. Oleh karena itu, instansi pemerintah harus memberikan pelayanan optimal sesuai dengan kebutuhan masyarakat agar mudah melakukan administrasi. Kantor Kementerian Agama Kota Tanjungbalai dalam kegiatan survei kepuasan masyarakat melakukan penyebaran kuesioner menggunakan google form dan mengolah data kuesioner menggunakan aplikasi pengolah angka. Sehingga belum ada sistem pendukung keputusan untuk mempercepat mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang telah diberikan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap seksi Penyelenggara Haji dan Umrah di Kantor Kementerian Agama Kota Tanjungbalai. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode servqual dengan 5 dimensi. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner yang diberikan kepada 30 responden yang pernah mendapat pelayanan dari bagian Penyelenggara Haji dan Umroh. Berdasarkan hasil penelitian diketahui 75% masyarakat merasa sangat puas, 18,75% masyarakat merasa puas, dan 16,15% masyarakat merasa tidak puas. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa terdapat satu dimensi yang bernilai negatif yaitu dimensi bukti fisik mengenai kursi tunggu.
Kata kunci: Kepuasan; Servqual; Sistem Pendukung Keputusan.
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: Toko Arif Jaya is a convenience store located at Jl. Protokol, Binjai Serbangan, Kec. Air Joman. The store was established in 2016 by its owner, Mr. Muhammad Nur Arifin. It offers various necessities, such as office…
ffice supplies, household items, toys, and other essential goods. The main issue faced by the store is that the inventory often falls short, leading to stockouts, which disappoints customers and decreases sales. This problem can be attributed to various factors, one of which is the efficiency of the supply chain. A smooth supply chain is crucial for a business that distributes goods. Toko Arif Jaya often faces stock shortages, which result in customer dissatisfaction and a decline in sales. To address this issue, it is proposed to implement Supply Chain Management (SCM) using PHP and MySQL technologies. This system is designed to facilitate real-time inventory control, ensuring better product availability and enhancing customer satisfaction. With this SCM, Toko Arif Jaya can respond to market demand more quickly and accurately, reduce the risk of stockouts, and optimize inventory management. Currently, if the store's inventory is low or out of stock, Toko Arif Jaya still uses the traditional method of contacting suppliers through WhatsApp to restock. Based on the above problems, a system will be developed to assist the store owner and suppliers in controlling inventory data by implementing Supply Chain Management using PHP programming language and MySQL database. The implementation of the Supply Chain Management method will facilitate real-time inventory monitoring for both suppliers and store owners, thereby ensuring efficient distribution of goods to end-users.
Keywords: Supply Chain Management; Goods Inventory; Arif Jaya Store
Abstrak: Toko Arif Jaya adalah toko serba ada yang beralamat di Jl. Protokol, Binjai Serbangan, Kec. Air Joman. Toko ini telah berdiri sejak tahun 2016 oleh pemiliknya yaitu Bapak Muhammad Nur Arifin. Toko tersebut menyediakan kebutuhan seperti alat tulis kantor, perlengkapan rumah tangga, mainan dan kebutuhan lainnya. Permasalahan yang ada pada toko tersebut adalah persediaan barang sering kali tidak mencukupi yang menyebabkan kehabisan stok di toko sehingga mengecewakan pelanggan dan mengurangi penjualan. Hal ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya ialah kelancaran rantai pasokannya. Kelancaran rantai pasokan ini menjadi hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan yang menyalurkan barang. Toko Arif Jaya menghadapi masalah kekurangan stok barang yang sering kali menyebabkan kekecewaan pelanggan dan penurunan penjualan. Untuk mengatasi masalah ini, diusulkan penerapan Supply Chain Management (SCM) menggunakan teknologi PHP dan MySQL. Sistem ini dirancang untuk mempermudah kontrol persediaan barang secara real-time, sehingga memastikan ketersediaan produk yang lebih baik dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan SCM ini, Toko Arif Jaya dapat merespons permintaan pasar lebih cepat dan akurat, mengurangi risiko kekurangan stok, dan mengoptimalkan pengelolaan inventaris. Selama ini jika persediaan barang pada toko telah berkurang atau sampai kehabisan, Toko Arif Jaya masih menggunakan cara lama dalam menghubungi pihak supplier yang terkait melalui whatsapp untuk memasok barangnya lagi. Berdasarkan permasalahan di atas maka akan dibangun sistem yang dapat membantu pemilik toko serta supplier dalam mengontrol data persediaan barang dengan menerapkan Supply Chain Management menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penerapan metode Supply Chain Management akan memudahkan pihak supllier dan pemilik toko dalam mengetahui persediaan toko secara realtime sehingga kegiatan penyaluran barang kepada pemakai akhir.
Kata kunci: Supply Chain Management; Persediaan Barang; Toko Arif Jaya
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:Abstract: Active Family Planning (FP) participants are one of the indicators of the success of the FP program. This study aims to cluster the level of activity of active FP participants in Asahan Regency using the K-Means…
s method. The data used is data on active FP participants in Asahan Regency in 2021. The results of the study showed that there are three groups of active FP participants based on their level of activity, namely the group with a low level of activity, the group with a medium level of activity, and the group with a high level of activity. The group with a low level of activity consists of 7 districts, namely B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, and Kisaran Barat. The impact of low active FP participants in a district is an increase in the number of unwanted births, an increase in the number of maternal and child deaths, and an increase in population density. The group with a medium level of activity consists of 15 districts, namely Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, and Silau Laut. The group with a high level of activity consists of 3 districts, namely Simpang Empat, Air Joman, and Kisaran Timur. The impact of the high number of active FP participants in a district is an increase in maternal and child health, an increase in family economy, and an increase in family welfare. The results of this clustering analysis can be used by the National Population and Family Planning Agency (BKKBN) of Asahan Regency to improve public understanding of the importance of birth control. This can be done through socialization throughout the regency, especially in districts where the results of the analysis show that the number of active FP participants is quite large.
Keywords: Family Planning, K-Means, Cluster
Abstrak: Peserta Keluarga Berencana (KB) aktif merupakan salah satu indikator keberhasilan program KB. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi tingkat keaktifan peserta KB aktif di Kabupaten Asahan menggunakan metode K-Means. Data yang digunakan adalah data peserta KB aktif di Kabupaten Asahan tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok peserta KB aktif berdasarkan tingkat keaktifannya, yaitu kelompok dengan tingkat keaktifan rendah, kelompok dengan tingkat keaktifan sedang, dan kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi. Kelompok dengan tingkat keaktifan rendah terdiri dari 7 Kecamatan, yaitu B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, dan Kisaran Barat. Dampak dari rendahnya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya angka kelahiran tidak diinginkan, meningkatnya angka kematian ibu dan bayi, dan meningkatnya kepadatan penduduk. Kelompok dengan tingkat keaktifan sedang terdiri dari 15 Kecamatan, yaitu Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, dan Silau Laut. Kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi terdiri dari 3 Kecamatan, yaitu Simpang Empat, Air Joman, dan Kisaran Timur. Dampak dari tingginya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya kesehatan ibu dan anak, meningkatnya ekonomi keluarga, dan meningkatnya kesejahteraan keluarga. Hasil analisis klasterisasi ini dapat dimanfaatkan oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Kabupaten Asahan untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya pengendalian kelahiran. Hal ini dapat dilakukan melalui sosialisasi di seluruh wilayah kabupaten, khususnya di kecamatan-kecamatan yang hasil analisisnya menunjukkan jumlah peserta KB aktif cukup banyak.
Kata kunci: Keluarga Berencana, K-Means, Klaster
Abstract:bstract: Disease is an abnormal condition in which the body or mind experiences discomfort or dysfunction in the person it affects. Every day the number of people suffering from infectious diseases always increases with…
different types of diseases. Therefore, there is a need for a grouping to help the government find information about the diseases most commonly suffered by citizens. In this research, patient disease data was grouped using multidimensional clustering data mining techniques. K-Means Clustering is a non-hierarchical data clustering method that groups data in the form of one or more clusters. Data that has the same characteristics is grouped in one cluster and data that has different characteristics is grouped in another cluster so that the data in one cluster has a small level of variation. This research aims to make the government pay more attention to areas that have high rates of infectious diseases both from the environment and other things. The results of research from 34 provinces and 8 infectious diseases show data where 32 areas are very vulnerable, 2 areas are vulnerable and 2 areas are quite vulnerable.
Keywords: Data Mining, Disease Cases, K-Means
Abstrak: Penyakit adalah suatu keadaan abnormal dimana tubuh ataupun pikiran mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi terhadap orang yang dipengaruhinya. Setiap harinya jumlah warga yang menderita penyakit menular selalu bertambah dengan jenis penyakit yang berbeda. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan untuk membantu pihak pemerintah menemukan informasi mengenai penyakit yang paling banyak diderita oleh warga. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data penyakit pasien menggunakan teknik data mining clustering multidimensi. K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang kecil. Penelitian ini bertujuan agar pemerintah lebih perhatian terhadap daerah yang memilki angka tinggi terhadap penyakit menular baik dari lingkungan maupun dari hal lainnya. Hasil dari penelitian dari 34 Provinsi dan 8 Penyakit menular menunjukkan data dimana 32 daerah dengan sangat rawan, 2 daerah rawan dan 2 daerah cukup rawan.
Kata kunci: Data Mining, Kasus Penyakit, K-Means
Abstract:Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because…
ause the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords: grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item. Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords:grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract:Abstract: The government has made many efforts to eradicate poverty in society by implementing programs such as pro-poor, basic food assistance and cash assistance which are useful for achieving the standards of a prosperous…
rous society. The results of data processing are useful in future decision making. Considering the large amount of public data, finding out poor people is not an easy thing for the government to do, as is the case in North Sumatra. This research uses the K-Means Clustering (Multidimensional) method, making it easier to see patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. The application of the K-Means Clustering (Multidimensional) algorithm produces 3 clusters with a silhouette_score value of 33, namely cluster 0 with a high level of population poverty of 1, cluster 1 with a moderate level of population poverty of 4 and cluster 2 with a low level of population poverty as many as 28.
Keywords: Resident; Poor; Data Mining; K-Means
Abstrak: Banyak upaya yang dilakukan pemerintah untuk menghapus kemiskinan pada masyarakat dengan cara melakukan program seperti pro-poor, bantuan sembako maupun bantuan uang tunai yang berguna untuk mencapai standar masyarakat sejahtera. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan kedepannya. Mengingat banyaknya data masyarakat, maka untuk mengetahui masyarakat miskin bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh pemerintah, sama halnya di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering (Multidimensi) memudahkan untuk melihat pola dan struktur dalam data yang sulit dilihat dalam representasi aslinya. Penerapan algoritma K-Means Clustering (Multidimensi) menghasilkan 3 cluster, yaitu dengan cluster 0 dengan tingat kemiskinan penduduk yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28.
Kata kunci: Penduduk; Miskin; Multidimensi; Data Mining; K-Means