Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Academic achievement mapping is an important process in higher education to support effective academic monitoring and guidance. In practice, student grouping is often conducted manually by academic staff using…
simple criteria such as Grade Point Average (GPA) thresholds and subjective judgment, without systematic data analysis. This study aims to apply the Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to objectively group students based on their academic achievement levels. The dataset consists of academic records from 179 sixth-semester students of the Computer Science Study Program at Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, where 160 eligible students are processed in the FCM calculation. Three variables are used: cumulative GPA, total completed credits, and the total number of low grades (D/E). The FCM algorithm automatically performs the mapping and groups students into three categories, namely excellent, stable, and at-risk students. Cluster quality is evaluated using the Silhouette Score and Davies–Bouldin Index, showing satisfactory clustering performance. The results indicate that the proposed approach provides a data-driven and objective basis for academic decision support.
Keywords: academic achievement; clustering; fuzzy c-means; student
Abstrak: Pemetaan pencapaian akademik mahasiswa merupakan proses penting dalam pendidikan tinggi untuk mendukung pemantauan dan pembinaan akademik yang tepat sasaran. Dalam praktiknya, pengelompokan mahasiswa masih sering dilakukan secara manual oleh pihak akademik berdasarkan kriteria sederhana, seperti batasan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan penilaian subjektif, tanpa analisis data yang sistematis. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) untuk mengelompokkan mahasiswa secara objektif berdasarkan tingkat pencapaian akademik. Data penelitian berasal dari 179 mahasiswa semester enam Program Studi Ilmu Komputer Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, dengan 160 mahasiswa memenuhi kriteria dan diproses menggunakan algoritma FCM. Variabel yang digunakan meliputi IPK kumulatif, jumlah SKS yang telah ditempuh, dan total nilai rendah (D/E). Proses pemetaan sepenuhnya dilakukan oleh algoritma FCM dan menghasilkan tiga kategori mahasiswa, yaitu unggul, stabil, dan berisiko. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik.
Kata kunci: fuzzy c-means; clustering; mahasiswa; pencapaian akademik
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
Abstract:Abstract: The growing intensity of cyber attacks, marked by rapid, large-scale, automated, and adaptive execution, requires analytical methods that represent the diversity of network environments, including variations in…
target platforms such as IoT, traditional networks, and hybrid infrastructures. This study compares machine learning models for cyber attack classification under heterogeneous environmental conditions and formulates a conceptual optimization framework based on model performance. Four publicly available benchmark datasets were used, namely UNB CIC IoT 2023, UNB CIC IDS-2018, UNSW-NB15, and a Kaggle cyber security attacks dataset, comprising approximately 40,000 to over 3.6 million records and 25 to 80 features across IoT, conventional, and mixed network environments. Random Forest, XGBoost, Multilayer Perceptron, and Transformer were implemented within a unified pipeline involving preprocessing, feature selection, and Bayesian Optimization-based hyperparameter tuning. All models achieved F1-score and Cohen's Kappa above 96%, with XGBoost performing best (97.80%, 97.26%), followed by Random Forest (97.78%, 96.96%) and Transformer (97.44%, 96.82%), while MLP scored lowest (96.74%, 96.00%), a gap below one percentage point. Confusion matrix analysis revealed persistent misclassification in minority and overlapping attack classes, informing a proposed adaptive cyber attack simulation optimization framework.
Keywords: cyber attacks; optimization; machine learning; environmental variability.
Abstrak: Meningkatnya intensitas serangan siber yang berlangsung cepat, masif, otomatis, dan adaptif menuntut pendekatan analitis yang merepresentasikan keragaman lingkungan jaringan, termasuk perbedaan karakteristik platform sasaran seperti Internet of Things (IoT), jaringan konvensional, dan infrastruktur hibrida. Penelitian ini membandingkan model machine learning untuk klasifikasi serangan siber pada kondisi lingkungan heterogen, sekaligus menyusun kerangka optimasi konseptual berdasarkan performa model. Empat dataset benchmark publik digunakan, yaitu UNB CIC IoT 2023, UNB CIC IDS-2018, UNSW-NB15, serta dataset Kaggle cyber security attacks, dengan jumlah data berkisar 40.000 hingga lebih dari 3,6 juta rekaman dan 25 sampai 80 fitur, mewakili lingkungan IoT, konvensional, dan campuran. Random Forest, XGBoost, Multilayer Perceptron, dan Transformer diimplementasikan melalui pipeline terpadu mencakup pra-pemrosesan, seleksi fitur, dan optimasi hyperparameter berbasis Bayesian Optimization. Seluruh model mencapai F1-score dan Cohen's Kappa di atas 96%, dengan XGBoost menunjukkan performa terbaik (97,80%, 97,26%), diikuti Random Forest (97,78%, 96,96%) dan Transformer (97,44%, 96,82%), sementara MLP mencatat skor terendah (96,74%, 96,00%), dengan selisih kurang dari satu poin persentase. Analisis confusion matrix mengungkap misklasifikasi yang konsisten pada kelas minoritas dan serangan dengan karakteristik serupa, yang menjadi dasar kerangka optimasi simulasi serangan siber adaptif yang diusulkan.
Kata kunci: serangan siber; optimasi; machine learning; variabilitas lingkungan
Abstract:Abstract: The rapid growth of the cosmetics industry on e-commerce platforms has intensified competition, creating a critical need for effective, data-driven marketing strategies. This study aims to conduct a comparative…
analysis of machine learning algorithms to predict the sales categories (High, Medium, Low) of cosmetic products on the Tokopedia marketplace. Four classification models; Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, and Naive Bayes were trained and evaluated on data collected via web scraping. The methodology incorporates the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address significant class imbalance and GridSearchCV for hyperparameter optimization to ensure a fair and robust comparison. The experimental results conclusively show that the Random Forest model achieved the best performance, yielding the highest F1-Score Macro Average of 0.75 and an accuracy of 85.3%. The superior model was subsequently implemented in a simple recommendation system to simulate optimal discount strategies, demonstrating its practical utility in providing actionable insights for business decisions.
Keywords: classification; comparative analysis; machine learning; sales prediction; SMOTE
Abstrak: Pertumbuhan pesat industri kosmetik pada platform e-commerce telah membuat persaingan ketat, sehingga menciptakan kebutuhan krusial akan strategi pemasaran yang efektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap algoritma machine learning untuk memprediksi kategori penjualan (Tinggi, Sedang, Rendah) produk kosmetik di marketplace Tokopedia. Empat model klasifikasi, yaitu Random Forest, XGBoost, Regresi Logistik, dan Naive Bayes, dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang dikumpulkan melalui web scraping. Metodologi penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas yang signifikan dan GridSearchCV untuk optimisasi hyperparameter guna memastikan perbandingan yang adil. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai performa terbaik, dengan menghasilkan F1-Score Macro Average tertinggi sebesar 0,75 dan akurasi 85,3%. Model unggul ini kemudian diimplementasikan dalam sebuah sistem rekomendasi sederhana untuk menyimulasikan strategi diskon yang optimal, yang menunjukkan kegunaan praktisnya dalam memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan bisnis.
Kata kunci: analisis komparatif; klasifikasi; machine learning; prediksi penjualan; SMOTE
Abstract:Abstract: Bakery MSMEs in Kisaran City play a significant role in the local economy, but their distribution data is still managed manually, making it difficult to access and analyze. This study aims to develop a WebGIS-based…
ased Geographic Information System to map and manage bakery MSME data digitally and in an integrated manner. The research methods include field surveys, spatial and non-spatial data collection, system design using UML, development with Leaflet.js and MySQL, and testing using the blackbox method. The results show that the resulting system is capable of displaying interactive maps with location details, business information, and an easy-to-use search feature. This system makes it easier for the government, business actors, and the public to access MSME information and supports data-based economic development planning. With the output in the form of publications in accredited journals, this research is expected to be an effective solution for MSME data management in other regions.
Keyword: bakery; mapping; MSME; WebGIS
Abstrak: UMKM toko roti di Kota Kisaran memiliki peran penting dalam perekonomian lokal, namun data persebarannya masih dikelola secara manual sehingga sulit diakses dan dianalisis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis berbasis WebGIS untuk memetakan dan mengelola data UMKM toko roti secara digital dan terintegrasi. Metode penelitian meliputi survei lapangan, pengumpulan data spasial dan non-spasial, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan dengan Leaflet.js dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dihasilkan mampu menampilkan peta interaktif dengan detail lokasi, informasi usaha, dan fitur pencarian yang mudah digunakan. Sistem ini mempermudah pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat dalam mengakses informasi UMKM, serta mendukung perencanaan pembangunan ekonomi berbasis data. Dengan luaran berupa publikasi pada jurnal terakreditasi, penelitian ini diharapkan menjadi solusi efektif untuk pengelolaan data UMKM di daerah lain.
Kata kunci; pemetaan; toko roti; UMKM; WebGIS
Abstract:Abstract: In the era of sensitive health data and frequent cyberattacks, securing electronic medical records (EMR) has become a critical challenge. This study proposes a hybrid encryption framework combining Affine and AES…
ES algorithms with an AI-based key management module to enhance EMR security while maintaining efficiency. A dataset of 1,000 simulated records was evaluated using five cryptographic configurations: Affine-only, AES-only, RSA-only, Affine–AES, and Affine–AES with AI. Performance was measured through encryption/decryption latency and ciphertext size, while security was assessed under brute-force, SQL injection, and phishing simulations. The AI decision tree for key generation was evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, and entropy metrics. Results show that the AI-enhanced hybrid method eliminates brute-force success, introduces only minor latency overhead, and generates high-entropy keys with reliability above 98%. These findings indicate that integrating AI-based dynamic key regeneration into hybrid encryption can improve EMR security while remaining practical for clinical and cloud-based healthcare systems. Future work should involve real clinical datasets and explore post-quantum cryptographic extensions.
Keywords: AI key management; attack resistance; encryption performance; electronic medical records; hybrid encryption
Abstrak: Di era meningkatnya sensitivitas data kesehatan dan maraknya serangan siber, perlindungan Rekam Medis Elektronik (RME) menjadi tantangan penting. Penelitian ini mengusulkan kerangka enkripsi hibrida yang menggabungkan algoritma Affine dan AES dengan modul manajemen kunci berbasis AI untuk meningkatkan keamanan RME tanpa mengorbankan efisiensi. Dataset simulasi berisi 1.000 entri diuji menggunakan lima konfigurasi kriptografi: Affine-only, AES-only, RSA-only, Affine–AES, serta Affine–AES dengan AI. Performa diukur melalui latensi enkripsi/dekripsi dan ukuran ciphertext, sedangkan keamanan dievaluasi melalui simulasi serangan brute force, SQL injection, dan phishing. Model decision tree untuk manajemen kunci dinilai menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan entropi. Hasil menunjukkan bahwa metode hibrida dengan AI menghilangkan keberhasilan brute force, menambah overhead latensi yang minimal, serta menghasilkan kunci berentropi tinggi dengan reliabilitas di atas 98%. Temuan ini menunjukkan bahwa regenerasi kunci dinamis berbasis AI dalam skema enkripsi hibrida dapat meningkatkan keamanan RME sekaligus tetap praktis untuk sistem klinis dan layanan kesehatan berbasis cloud. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset klinis nyata dan mengeksplorasi kriptografi pascakuantum.
Kata kunci: enkripsi hibrida; ketahanan serangan; kinerja enkripsi; manajemen kunci berbasis AI; rekam medis elektronik
Abstract:Abstract: The inability to accurately monitor the lifespan of motorcycle batteries can lead to sudden failures, disrupt user activities, and increase maintenance costs. This issue is exacerbated by the absence of a predictive…
ctive system that can assist users and workshops in planning maintenance and managing battery inventory effectively. This study aims to develop a battery lifespan prediction model for motorcycles using the Double Moving Average (DMA) method. The model is built based on historical data from 12 motorcycle units, including usage frequency, duration, terrain conditions, and maintenance habits. Forecasting is conducted through two stages of moving averages followed by trend parameter calculations. Evaluation results show that the model has a high level of accuracy, with MAPE = 0.10, MAD = 1.68, and RMSE = 2.14, indicating very low prediction errors. In addition, DMA is also used to forecast product demand at PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran to prevent stock shortages. The system is developed using Visual Studio 2010 and Microsoft Access and has proven effective in supporting maintenance planning and inventory control. With its high accuracy and efficiency, the results of this study provide tangible contributions to decision-making in battery maintenance and inventory management.
Keywords: battery; DMA; motorcycle; prediction.
Abstrak: Ketidakmampuan dalam memantau usia pakai aki sepeda motor secara akurat dapat menyebabkan kerusakan mendadak, mengganggu aktivitas pengguna, serta meningkatkan biaya perawatan. Permasalahan ini diperburuk oleh tidak tersedianya sistem prediktif yang membantu pengguna dan bengkel dalam merencanakan perawatan serta mengelola persediaan aki secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi usia pemakaian aki sepeda motor dengan menggunakan metode Double Moving Average (DMA). Model dibangun berdasarkan data historis dari 12 unit sepeda motor yang mencakup frekuensi penggunaan, durasi, kondisi medan dan kebiasaan perawatan. Proses peramalan dilakukan melalui dua tahap perataan bergerak, yang kemudian diikuti dengan perhitungan parameter tren. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai MAPE sebesar 0,10, MAD sebesar 1,68, dan RMSE sebesar 2,14, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang sangat rendah. Selain itu, metode DMA juga diterapkan untuk meramalkan permintaan produk pada PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran guna mencegah terjadinya kekurangan stok. Sistem dikembangkan menggunakan Visual Studio 2010 dan Microsoft Access, serta terbukti efektif dalam mendukung perencanaan perawatan dan pengendalian persediaan. Dengan akurasi dan efisiensi yang tinggi, hasil penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam pengambilan keputusan terkait pemeliharaan aki dan manajemen inventori.
Kata kunci: baterai; DMA; prediksi; sepeda motor.
Abstract:Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang…
upang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps.
Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.
Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat.
Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.
Abstract:Abstract: Rizky Convection Business is a sportswear production company based on Jalan Elang Lestari Kisaran. Every day they receive orders from schools and agencies that need sportswear. However, Rizky Convection often faces…
aces challenges, especially in managing raw material inventory, allocating production time and processing orders that come in large quantities. For this reason, order data needs to be grouped to make it easier for employees to work on it. The data that will be processed in this study is order data from 2022-2024. One way to do this is to apply data mining techniques, one of which is the K-Means Clustering method. The purpose of this study is to model the use of K-Means Clustering to improve production management and procurement of raw materials for fabrics at Rizky Convection. K-Means Clustering is the grouping of a number of data into clusters (groups) so that each cluster will contain data that is as similar as possible. The results of K-Means Clustering grouping with 3 clusters, namely cluster 1, the large order group has 25 order data, cluster 2, the small order group has 361 order data and cluster 3, the medium order group has 100 order data.
Keywords: data mining; order data; K-Means; sportswear manufacturing.
Abstrak: Usaha Konveksi Rizky merupakan perusahaan produksi pakaian olahraga yang berpusat di Jalan Elang Lestari Kisaran. Setiap hari mereka menerima pesanan dari sekolah dan instansi yang membutuhkan pakaian olahraga. Namun Konveksi Rizky sering menghadapi tantangan terutama dalam pengelolaan persediaan bahan baku kain, pengalokasian waktu produksi dan pemrosesan pesanan yang datang dalam jumlah banyak. Untuk itu, data pesanan perlu dikelompokkan untuk mempermudah karyawan dalam mengerjakannya. Data yang akan diproses pada penelitian ini adalah data pesanan dari tahun 2022-2024. Salah satu cara untuk hal tersebut adalah dengan menerapkan teknik data mining, salah satunya metode K-Means Clustering. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan K-Means Clustering untuk meningkatkan manajemen produksi dan pengadaan bahan baku kain di Rizky Konveksi. K-Means Clustering adalah pengelompokan sejumlah data ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin. Hasil pengelompokkan K-Means Clustering dengan 3 cluster yaitu cluster 1 kelompok pesanan banyak memiliki 25 data pesanan, cluster 2 kelompok pesanan sedikit memiliki 361 data pesanan dan cluster 3 kelompok pesanan sedang memiliki 100 data pesanan.
Kata kunci: data mining; data pesanan; K-Means; konveksi.