Abstract:Abstract: The Ministry of Education, Culture, Research, and Technology, has developed guidelines for the Internal Quality Assurance System or known as SPMI, that is being implemented through the Internal Quality Audit (IQA)…
QA) with the PPEPP cycle, namely Determination (P), Implemen-tation (P), Evaluation (E), Control (P), and Improvement (P). Some universities have implemented IQA with system. The problem is that the system does not line well with the PPEPP cycle, which results in unsatisfactory audit results. The purpose of this study is to evaluate how well the university-owned AQI system features in line the PPEPP cycle and to highlight development opportunities. The method used Feature Oriented Domain analysis (FODA) and Acceptance Testing. This study delivered an analysis of IQA system features that consistent with PPEPP. The FODA results were validated by expert and tested with User Acceptance Test (UAT) with 89.98% user response that the system is acceptable. The research contributes to universities' understanding of the features necessary in the AQI system, which has an impact on the perfection of the university AQI system design in accordance with the PPEPP cycle.
Keywords: FODA; IQA system; PPEPP cycle; SPMI
Abstrak: Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi telah menyusun pedoman Sistem Penjaminan Mutu Internal atau yang dikenal dengan SPMI, yang diimplementasikan melalui Audit Mutu Internal (AMI) dengan siklus PPEPP, yaitu Penetapan (P), Pelaksanaan (P), Evaluasi (E), Pengendalian (P), dan Peningkatan (P). Beberapa perguruan tinggi telah mengimplementasikan AMI dengan sistem. Permasalahannya, sistem tersebut tidak sejalan dengan siklus PPEPP, sehingga hasil audit kurang memuaskan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi seberapa baik fitur sistem AMI milik perguruan tinggi sejalan dengan siklus PPEPP dan menyoroti peluang pengembangan. Metode yang digunakan adalah analisis Feature Oriented Domain (FODA) dan Acceptance Testing. Penelitian ini menghasilkan analisis fitur sistem AMI yang konsisten dengan PPEPP. Hasil FODA divalidasi oleh ahli dan diuji dengan User Acceptance Test (UAT) dengan 89,98% respon pengguna bahwa sistem dapat diterima. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman universitas terhadap fitur-fitur yang diperlukan dalam sistem AMI, yang berdampak pada kesempurnaan desain sistem AMI universitas sesuai dengan siklus PPEPP.
Kata kunci: FODA; siklus PPEPP; sistem AMI; SPMI
Abstract:Abstract: Non-performing loans remain one of the main challenges faced by cooperatives, particularly when the loan eligibility assessment process is still conducted manually. This traditional approach tends to be time consuming,…
nsuming, subjective, and prone to inaccurate decisions. This study aims to develop a predictive model for borrower eligibility using the Support Vector Machine (SVM) algorithm as a more efficient and objective machine learning-based solution. A total of 1,000 loan history records were processed using RapidMiner software, taking into account variables such as salary, years of employment, loan amount, monthly installment, employment status, monthly expenses, number of dependents, housing status, age, and collateral value. The model’s performance was evaluated using a confusion matrix and classification metrics including accuracy, precision, recall, and kappa. The results indicate that the SVM model achieved an accuracy of 90.05%, precision of 90.13%, recall of 90.05%, and f1 score of 90,08%, reflecting a strong performance in classifying borrower eligibility. The application of this method makes a significant contribution to the development of data driven decision support systems within cooperative environments. This finding expands the scientific understanding in the field of microfinance and supports the implementation of artificial intelligence technologies in making decisions that are more precise, rapid, and accurate.
Keywords: cooperative; eligibility prediction; machine learning; non-performing loan; SVM
Abstrak: Kredit macet merupakan salah satu permasalahan utama yang dihadapi koperasi, terutama ketika proses penilaian kelayakan peminjam masih dilakukan secara manual. Pendekatan ini cenderung lambat, subjektif, dan berisiko menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kelayakan peminjam menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai solusi berbasis machine learning yang lebih efisien dan objektif. Sebanyak 1.000 data riwayat pinjaman diolah menggunakan tools RapidMiner dengan mempertimbangkan variabel: gaji, lama bekerja, besar pinjaman, angsuran per bulan, status pegawai, pengeluaran bulanan, jumlah tanggungan, status rumah, umur, dan nilai jaminan. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik klasifikasi seperti akurasi, presisi, recall, dan kappa. Hasil menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi 90,05%, presisi 90,13%, recall 90,05%, dan f1 score 90,08%, yang mencerminkan performa model yang sangat baik dalam mengklasifikasikan kelayakan peminjam. Penerapan metode ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di lingkungan koperasi. Temuan ini memperluas wawasan keilmuan di bidang keuangan mikro dan mendukung penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat, cepat, dan akurat.
Kata Kunci: koperasi; kredit macet; machine learning; prediksi kelayakan; SVM
Abstract:Abstract: This study aims to develop a Deep Learning-based Traffic Flow Detector to automatically and accurately observe traffic flow. Conventional traffic observation is often conducted manually or via CCTV, but it is prone…
rone to human error and difficult to use for real-time trend analysis. In this study, the YOLOv4 method is used to detect four types of vehicles (cars, motorcycles, buses, trucks). To continuously track vehicle movement and address occlusion issues, the Deep SORT algorithm is implemented. The YOLOv4 model used is a pre-trained model and was tested on seven CCTV video recordings obtained from the official website of the Pekanbaru City Transportation Department. The system was implemented on a limited device, the Nvidia Jetson Nano, as a simulation of direct CCTV integration. Test results showed a highest precision of 98%, but the maximum accuracy achieved was only 26%. This low accuracy is influenced by several factors, including video resolution, detection model quality, and lighting conditions. Nevertheless, the system demonstrates potential to support future traffic management and engineering decisions but still requires further optimization, including improving video resolution and quality, retraining the model with a more representative local dataset, using lighter and more accurate detection models, and optimizing the tracking algorithm.
Keywords: deep learning; deepsort; NVIDIA Jetson NANO; traffic flow; YOLOv4
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan Traffic Flow Detector berbasis Deep Learning untuk mengobservasi arus lalu lintas secara otomatis dan akurat. Observasi lalu lintas konvensional sering dilakukan secara manual atau melalui CCTV, namun rentan terhadap human error dan sulit digunakan untuk menganalisis tren secara real-time. Pada penelitian ini digunakan metode YOLOv4 untuk mendeteksi empat jenis kendaraan (mobil, motor, bus, truk). Untuk melacak pergerakan kendaraan secara berkelanjutan dan mengatasi masalah occlusion, digunakan algoritma Deep SORT. Model YOLOv4 yang digunakan merupakan pre-trained model dan diujikan pada tujuh rekaman video CCTV yang diambil dari situs resmi Dinas Perhubungan Kota Pekanbaru. Sistem ini diimplementasikan pada perangkat terbatas Nvidia Jetson Nano sebagai simulasi penerapan langsung pada CCTV. Hasil pengujian menunjukkan presisi tertinggi mencapai 98%, namun akurasi tertingginya hanya sebesar 26%. Rendahnya akurasi dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti resolusi video, kualitas model deteksi, serta kondisi pencahayaan. Meski demikian, sistem ini menunjukkan potensi untuk membantu pengambilan keputusan dalam manajemen dan rekayasa lalu lintas di masa depan, namun masih membutuhkan optimasi lebih lanjut, seperti peningkatan kualitas video input, pelatihan ulang model dengan dataset lokal, penggunaan model deteksi yang lebih ringan dan akurat serta pengoptimalan algoritma pelacakan.
Kata kunci: deep learning deepsort; Nvidia Jetson Nano; traffic flow; YOLOv4
Abstract:Abstract: Secondary education plays an important role in shaping students' academic, social, and emotional skills and preparing them for further education or entering the workforce. One important aspect of education is the…
he application of discipline through sanctions for violations of school rules. SMA Negeri 1 Kisaran currently still uses a manual system in recording and imposing sanctions, which is prone to errors, data loss, and is less efficient in decision making. This study aims to propose the implementation of a decision support system based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to determine more objective and transparent sanctions. The results of the application of the TOPSIS method in the process of determining objective sanctions for students at SMA Negeri 1 Kisaran are based on factors such as attendance, neatness, diligence, and student behavior, resulting in more accurate and systematic decisions. This study shows that the application of the TOPSIS method increases efficiency in determining sanctions for students and supports a fairer and data-based coaching process in schools.
Keywords: decision support system; discipline; sanctions; TOPSIS.
Abstrak: Pendidikan menengah memiliki peran penting dalam membentuk keterampilan akademik, sosial, dan emosional peserta didik serta mempersiapkan mereka untuk pendidikan lebih lanjut atau masuk ke dunia kerja. Salah satu aspek penting dalam pendidikan adalah penerapan disiplin melalui sanksi terhadap pelanggaran aturan sekolah. SMA Negeri 1 Kisaran saat ini masih menggunakan sistem manual dalam pencatatan dan pemberian sanksi, yang rentan terhadap kesalahan, kehilangan data, serta kurang efisien dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengusulkan penerapan sistem pendukung keputusan berbasis metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan sanksi yang lebih objektif dan transparan. Hasil dari penerapan metode TOPSIS dalam proses penentuan sanksi objektif pada peserta didik di SMA Negeri 1 Kisaran didasarkan pada faktor-faktor seperti kehadiran, kerapian, kerajinan, serta kelakuan siswa, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan sistematis. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS meningkatkan efisiensi dalam menentukan sanksi bagi siswa serta mendukung proses pembinaan yang lebih adil dan berbasis data di sekolah.
Kata kunci: kedisiplinan; sanksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: Ms Glow Kisaran Original Store is one of the beauty companies that sells skincare products that are useful for maintaining healthy facial and body skin. However, the Original Ms. Glow series currently faces challenges…
hallenges such as tight competition and ineffective inventory management in terms of sales figures. This company sells ± 1500 products a month, but also often faces shortages and stockpiles of product, which can reduce customer confidence and cause Ms. Glow Kisaran Original to experience financial losses, among others. Conversely, if the demand for skincare increases but the skincare supply cannot be prepared, this is a loss for the store and customers. The purpose of this study is to improve the accuracy of the forecast, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smoothes past values with exponential weights, placing greater emphasis on the latest data. The use of data from the last 12 months as reference data for past recording for forecasting experiments for the next 1 (one) month. The results of the study at Ms Glow Kisaran show the flexibility of the method in adapting to different sales dynamics. Overall, this research helps in predicting skincare sales predictions at the Ms Glow Kisaran Original Kisaran Store using the Single Exponentian Smoothing method, so that it can overcome the challenges in predicting sales figures.
Keywords: ms glow kisaran; skincare sales; ses.
Abstrak: Toko Ms Glow Kisaran Original merupakan salah satu perusahaan di bidang kecantikan yang menjual produk-produk skincare yang bermanfaat untuk menjaga kesehatan kulit wajah dan tubuh. Namun rangkaian Original Ms. Glow saat ini menghadapi tantangan seperti persaingan yang ketat dan pengelolaan inventaris yang kurang efektif dalam hal angka penjualan. Perusahaan ini menjual ±1500 produk dalam sebulan, namun juga sering menghadapi kekurangan dan penumpukan stok produk, yang dapat menurunkan kepercayaan pelanggan dan menyebabkan Ms. Glow Kisaran Original mengalami kerugian finansial. Sebaliknya jika permintaan akan skincare meningkat namun persediaan skincare tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi pihak toko dan pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 12 bulan terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Hasil penelitian pada Ms Glow Kisaran menunjukkan fleksibilitas metode dalam menyesuaikan diri dengan dinamika penjualan yang berbeda. Secara keseluruhan, Penelitian ini membantu dalam meramalkan prediksi penjualan skincare di Toko Ms glow Kisaran Original Kisaran menggunakan metode Single Exponentian Smoothing, sehingga dapat mengatasi tantangan dalam memprediksi angka penjualan.
Kata kunci: ms glow kisaran; penjualan skincare; ses.
Abstract:Abstract: The rapid development of information technology has increased the demand for high-quality software, necessitating a structured development process. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 serves as an international standard encompassing…
compassing organizational, technical, and project support processes, differing from ISO 9001, which focuses more generally on quality management. This study employs a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP determines the weight of ISO 12207:2017 criteria through pairwise comparisons, while TOPSIS ranks software development activities based on these weights. To validate the results, Analysis of Variance (ANOVA) is applied. The findings indicate that the Software Requirements Definition Process has the highest priority weight (0.169), followed by Implementation (0.101) and Operation (0.095). Software Configuration Management is identified as the most critical activity with the highest TOPSIS score (0.221). ANOVA confirms the reliability of expert evaluations, showing no significant differences. This study provides a structured decision-making framework based on ISO 12207:2017, helping optimize software project management while ensuring alignment with international standards and industry best practices.
Keywords: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi meningkatkan permintaan perangkat lunak berkualitas tinggi, sehingga diperlukan proses terstruktur dalam pengembangannya. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 menjadi standar internasional yang mencakup proses organisasi, teknis, dan pendukung proyek, berbeda dengan ISO 9001 yang lebih umum pada manajemen kualitas. Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP menentukan bobot kriteria ISO 12207:2017 melalui perbandingan berpasangan, sementara TOPSIS memeringkat aktivitas pengembangan berdasarkan bobot tersebut. Untuk validasi, Analysis of Variance (ANOVA) diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Proses Definisi Kebutuhan Perangkat Lunak memiliki bobot tertinggi (0,169), diikuti Implementasi (0,101), dan Operasi (0,095). Manajemen Konfigurasi Perangkat Lunak menjadi aktivitas paling kritis dengan skor TOPSIS tertinggi (0,221). ANOVA mengonfirmasi keandalan penilaian para ahli tanpa perbedaan signifikan. Penelitian ini memberikan kerangka kerja pengambilan keputusan berbasis ISO 12207:2017, membantu optimalisasi manajemen proyek perangkat lunak, serta memastikan keselarasan dengan standar internasional dan praktek terbaik industri.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government…
has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process.
Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.
Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya.
Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.
Abstract:Abstract: The development of information technology has experienced rapid growth, especially the internet. The internet has made significant contributions, particularly in the business sector. The intense business competition…
ition and the rapid advancement of information technology have facilitated greater accessibility for customers in choosing industries. The Mazzuri Batu Bara industry is a business that sells coconut oil products and handcrafted items made from coconut. However, Mazzuri Batu Bara has not yet implemented services that make it easier for customers to purchase products efficiently and still relies on manual processes. Sales reports are recorded in ledgers, making the process inefficient for maintaining organized records. Customers are required to visit the industry in person to learn about the products available, which means they are unaware of the latest discounts and products on offer. One of the strategies to improve service and operations is to implement a Customer Relationship Management (CRM) system. The objective of this research is to assess the operability of the system design that has been developed. With the CRM design, sales can be enhanced to better meet customer needs. This system is designed to facilitate Mazzuri Batu Bara in selling products, processing data digitally, and improving customer service loyalty by retaining existing customers and attracting new ones.
Keywords: coconut oil; e-crm; industry mazzuri batu bara.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memberikan kemudahan aksesbilitas pelanggan dalam memilih industri. Industri Mazzuri Batu Bara adalah usaha bisnis yang menjual produk minyak kelapa dan kerajinan tangan dari kelapa. Industri Mazzuri Batu Bara belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke industri untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di industri. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan dan operasional adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan pada penelitian ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain Customer Relationship Management (CRM), dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan Industri Mazzuri Batu Bara dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan loyalitas pelayanan kepada pelanggan dalam mempertahankan pelanggan dan menarik pelanggan baru.
Kata kunci: e-crm; industri mazzuri batu bara; minyak kelapa.