Abstract:Toko Anekatex is a business engaged in fashion for women, men, children, as well as school uniforms, pajamas, and other robes located on Jalan Dr. Sutomo No. 41 Kisaran city. In maintaining more advanced competitiveness,…
the company must continue to develop technology, another thing that needs to be considered in making the company more advanced is the relationship with customers which is also an important thing to always maintain. In an effort to manage good relationships with potential customers and customers, companies use Customer Relationship Management (CRM). CRM is a service to customers that is personal, with the aim of providing consistent experience, so that it can provide customer satisfaction, and also get good relationships in the long term. By implementing a good E-CRM, companies will more easily interact with potential customers and customers and provide information according to their needs Customers can also obtain the information they need more quickly and easily. By implementing Customer Relationship Management (CRM) carried out at Anekatex Stores as an effort to improve customer strategies are well proven by the series of processes above and with this application to increase buybacks from total sales every month.
Abstract:Abstract: Ms Glow Putri Shop is a business that operates in the beauty sector, selling beauty products, namely skincare and bodycare, which are useful for maintaining healthy body and facial skin. However, Ms Glow Putri…
currently often experiences problems, namely tight competition and inventory management that is less effective in terms of sales numbers. Every month reaching ±1300 products, Ms Glow Putri also often experiences shortages and build-ups in skincare and bodycare stocks. This can reduce customer confidence so that Ms Giow Putri often experiences losses in the form of finance and other things, so this method is needed to predict some skincare and other stock supplies. bodycare provided in the following month. This method uses the Weighted Moving Average and Single Exponentiation Smoothing methods to predict supplies of skincare and bodycare stocks. The results of research on Ms GIow daughter using the Weight Moving Average Method with a weight of 5 with a MAPE of 1.08% and the SingIe Exponentiation Smooting Method with an Alpha of 0.1, namely 0.84%, then the comparison between the two methods can be stated that the SES method is the best method good, because it has the lowest error.
Keywords: forecasting; ms glow putri; ses and wma
Abstrak: Toko Ms Glow Putri adalah usaha yang bergerak di bidang kecantikan, menjual produk kecantikan yaitu skincare dan bodycare berguna untuk menjaga agar kesehatan kulit tubuh dan wajah tetap terjaga. Namun Ms Glow Putri saat ini sering kali mengalami permasalahan yaitu persaingan yang ketat dan manajemen persediaan yang kurang efektif dengan jumlah penjualanan. Setiap bulan mencapai ±1300 produk maka Ms Glow Putri juga sering mengalami kekurangan dan penumpukan pada stok skincare dan bodycare ini dapat mengurangi kepercayaan pelanggan sehingga Ms Glow Putri sering mengalami kerugian berupa finance dan lainnya maka perlu metode ini untuk memprediksi beberapa persediaan stok skincare dan bodycare yang disediakan pada priode di buIan berikutnya. Metode ini menggunakan metode Weighted Moving Averege dan Single Exponential Smoothing untuk memprediksi persediaan pada stok skincare maupun bodycare. HasiI penelitian pada Ms GIow Putri dengan mengggunakan Metode Weight Moving Averege dengan bobot 5 dengan MAPE 1,08% dan Metode Single Exponential Smooting dengan Alpha 0,1 yaitu 0,84% maka perbandingan antara dua metode tersebut dapat dinyatakan bahwa metode SES adaIah metode paling baik karena memiliki error terendah.
Kata kunci: ms glow putri; peramalan; ses dan wma
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: The city of Surakarta is one of the cities that is busy with local and foreign tourists because there are various kinds of interesting cultural tourism. The large number of hotels with many services and facilities…
ies makes tourists confused in choosing a hotel, so prospective hotel guests need a long time to choose the best hotel according to their desired criteria. The aim of this research is to create a tool for prospective hotel guests in making decisions on hotel selection recommendations using the TOPSIS and SAW methods. This research uses 8 hotel data points in Laweyan District, Surakarta, and hotel data obtained from the Tourism Office. The results of the McCall Test with 5 indicators, namely accuracy, reliability, efficiency, integrity, and usability, average 86%, so this system is categorized as very good.
Keywords: hotel selection; TOPSIS; SAW; decision supporter system
Abstrak: Kota Surakarta menjadi salah satu kota yang ramai dikunjungi wisatawan lokal maupun mancanegara karena terdapat berbagai macam wisata budaya yang menarik. Banyaknya hotel dengan pelayanan dan fasilitas yang banyak membuat wisatawan kebingungan dalam memilih hotel, sehingga calon tamu hotel memerlukan waktu yang lama untuk memilih hotel terbaik sesuai kriteria yang diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu alat bantu bagi calon tamu hotel dalam pengambilan keputusan rekomendasi pemilihan hotel menggunakan metode TOPSIS dan SAW. Penelitian ini menggunakan 10 titik data hotel yang ada di Kecamatan Laweyan Surakarta dan data hotel yang diperoleh dari Dinas Pariwisata. Hasil Uji McCall dengan 5 indikator yaitu akurasi, reliabilitas, efisiensi, integritas, dan kegunaan rata-rata 86%, maka sistem ini dikategorikan sangat baik.
Kata kunci: pemilihan hotel; TOPSIS; SAW; sistem penunjang keputusan
Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: This research will discuss predictions of demand for robes at the Fashion Gallery. The problem that occurs is that there is often a buildup in the number of robes provided in shops, thereby increasing additional…
l expenses, such as storage costs and demand costs. On the other hand, if there is too little stock of robes, it will result in losses because potential buyers do not get the items they need. In this case, the forecasting system will be used as a tool to solve the problem of robe accumulation. The WMA method prioritizes the most recent data points while smoothing out fluctuations. The advantage of this method is increased responsiveness to recent changes in demand patterns, contributing to more accurate forecasts by considering current information more prominently than historical data. By implementing the WMA method, it is hoped that the accumulation of robes can be avoided. From the results of prediction calculations in January 2024, it is predicted that there will be 143 adult robes, with a MAD of 7.685185, MSE 74.79938 and MAPE 5%. For small children's robes, it is predicted that there will be 56 shirts, with MAD of 8.388889, MSE of 91.16358 and MAPE of 12%. It can be concluded that the WMA method can make it easier for Fashion Gallery to predict demand for adult and children's robes in the following month.
Keywords: forecasting; robe request; weighted moving average
Abstrak: Dalam penelitian ini akan membahas prediksi permintaan baju gamis pada Fashion Gallery. Permasalahan yang terjadi sering terjadinya penumpukan pada jumlah baju gamis yang disediakan pada toko, sehingga meningkatkan beban tambahan, seperti biaya penyimpanan dan biaya permintaan. Sebaliknya, apabila stok gamis yang terlalu sedikit, mengakibatkan kerugian yang disebabkan karena calon pembeli tidak mendapatkan barang yang dibutuhkan. Dalam hal ini sistem forecasting akan digunakan sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahan penumpukan baju gamis. Metode WMA, lebih mementingkan titik data terkini sambil memperlancar fluktuasi. Kelebihan metode ini meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pola permintaan terkini, berkontribusi pada perkiraan yang lebih akurat dengan mempertimbangkan informasi terkini secara lebih menonjol dibandingkan data historis. Dengan diterapkannya metode WMA, diharapkan dapat menghindari terjadinya penumpukan baju gamis. Dari hasil perhitungan prediksi pada bulan Januari 2024, untuk baju gamis dewasa diprediksi sebanyak 143 baju, dengan MAD sebesar 7.685185, MSE 74.79938 dan MAPE 5%. Untuk baju gamis anak kecil diprediksi sebanyak 56 baju, dengan MAD sebesar 8.388889, MSE 91.16358 dan MAPE sebesar 12%. Dapat disimpulkan bahwa metode WMA dapat memudahkan Fashion Gallery dalam meramalkan permintaan baju gamis dewasa dan anak-anak pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: forecasting; permintaan baju gamis; weighted moving average
Abstract:Abstract: The development of information technology has experienced very rapid growth, especially the internet. The internet makes a very helpful contribution in the business sector. Tight business competition and the rapid…
pid growth of information technology make it easy for customers to switch to other stores. UD. Nazwan has not implemented a service that makes it easier for customers to buy goods easily and is still using the service manually, sales report data is still used in ledgers so it is not efficient to keep neat records, customers have to come directly to the shop to find out what products are being sold so customers are not aware of the latest discounts and products sold in the store. UD. Nazwan is a business that sells pants, shoes, school uniforms, shirts, dresses and sandals. One effort to improve service is by implementing the concept of Customer Relationship Management (CRM). The goal achieved at this stage is the operability of the system design results that have been created. With CRM design, you can increase sales to meet customer needs. This system was created to make it easier for UD. Nazwan sells products, processes data computerizedly and can improve service to customers.
Keywords: consumer; E-CRM; UD.nazwan.
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 memudahkan pelanggan untuk beralih ke toko lain. UD. Nazwan 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 toko untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di toko. UD. Nazwan adalah usaha bisnis yang menjual produk celana, sepatu, seragam sekolah, kemeja, baju dan sendal. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan yang dicapai pada tahap ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain CRM, dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan UD. Nazwan dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan pelayanan kepada pelanggan.
Kata kunci: E-CRM; konsumen; UD.nazwan
Abstract:Abstract: The development of information technology has significantly impacted the efficiency and effectiveness of information system management, including inventory management. This research aims to implement the Features…
es from Accelerated Segment Test (FAST) method in a web-based Inventory Information System to increase the speed of object detection and recognition in the stock monitoring process. The system development method in this research uses the Framework for the Application of System Thinking (FAST) which consists of 7 development phases. The FAST method helps ensure that the objectives are clear, specific, and achievable, ultimately leading to a more efficient and effective system. Implementing of this method in the web-based Inventory Information System is expected to provide faster and more accurate results in identifying stock changes, thereby minimizing the risk of shortages or excess inventory. Users can easily access real-time stock information via a responsive web interface. The system performance evaluation’s findings demonstrate that the FAST approach can speed up object detection, which benefits inventory management. Implementing the FAST method in a web-based inventory information system can bring many strategic and operational benefits and is expected to significantly increase the efficiency and accuracy of inventory management in an increasingly competitive market.
Keywords: FAST method; inventory; UML;website
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap efisiensi dan efektivitas pengelolaan sistem informasi, termasuk dalam hal manajemen persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web guna meningkatkan kecepatan deteksi dan pengenalan objek pada proses monitoring stok barang. Metode pengembangan sistem menggunakan Framework for the Application of System Thinking (FAST) yang terdiri dari 7 fase pengembangan. Metode FAST membantu memastikan bahwa tujuan jelas, spesifik, dan dapat dicapai, yang pada akhirnya menghasilkan sistem yang efisien dan efektif. Implementasi metode ini pada aplikasi inventaris berbasis web diharapkan bisa membagikan hasil lebih cepat dan akurat mengidentifikasi perubahan stok barang, sehingga meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi stok barang secara real-time melalui antarmuka web yang responsif.Hasil evaluasi performa sistem menunjukkan bahwa metode FAST mampu meningkatkan kecepatan deteksi objek, sehingga memberikan kontribusi positif terhadap manajemen persediaan barang. Dengan adanya implementasi metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web, dapat membawa banyak manfaat strategis dan operasional dan diharapkan bisa memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi dan kecermatan pengelolaan persediaan barang di pasar yang semakin kompetitif.
Kata Kunci: metode FAST; persediaan barang; UML; website
Abstract:Abstract: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan is a state-owned enterprise unit operating in the palm oil plantation industry. In an effort to increase production, the plantation company aims to enhance production…
ion efficiency so that palm oil product prices become more competitive by determining harvest yields. The company's harvest yield estimation still uses a traditional approach based on the average bunch weight (BJR), considering the year of planting and the planting area. However, this technique is less effective and efficient. If the company's estimates are incorrect, it can potentially lead to losses or increased production budgets. The purpose of this research is to obtain a comparison of forecast results for the next month with the best alpha accuracy measure using the Single Exponential Smoothing method. The research method used is based on qualitative and quantitative data from interviews and observations of data from December 2022 to November 2023. The forecasting results with an alpha accuracy value of 0.9 using the Single Exponential Smoothing method show a forecast for December 2023 of 13,835.57844 with a percentage error rate (MAPE) of 9.28%, MAD of 1,021,423.6, and MSE of 174,130,366.
Keywords: forecasting; palm oil; single exponential smoothing
Abstrak: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan sebagai unit usaha BUMN yang beroperasi di industri perkebunan kelapa sawit. Dalam upaya meningkatkan produksi, perusahaan perkebunan, peningkatan efisiensi produksi agar harga produk sawit lebih kompetitif dengan menentukan hasil panen. Pada perkiraan hasil panen perusahaan masih menerapkan pendekatan tradisional berdasarkan berat janjangan rata-rata (BJR) dengan mempertimbangkan tahun tanam dan luas area tanaman. Namun, tehnik ini kurang efektif dan efisien, Apabila perkiraan yang dibuat perusahaan salah berpotensi menyebabkan kerugian atau peningkatan anggaran produksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan perbandingan hasil peramalan pada bulan berikutnya dengan ukuran akurasi alpha terbaik menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan data kualitatif dan kuantitatif dari hasil wawancara dan observasi data bulan desember 2022 - november 2023. Hasil peramalan dari ukuran akurasi nilai alpha 0.9 menggunakan metode Single Exponential Smoothing diperoleh peramalan untuk periode desember 2023 sebesar 13.835578,44 dengan tingkat persentase error MAPE sebesar 9,28%, MAD 1021423.6 dan MSE 174130366.
Kata Kunci: kelapa sawit; peramalan; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine