Abstract:Angga Colection adalah sebuah usaha yang bergerak di bidang penjualan fashion, terletak di Jalan Besar Sei Silau Timur, Kabupaten Asahan. Produk fashion yang ditawarkan meliputi baju, celana, tas, sepatu, aksesoris, dan…
gamis. Namun, saat ini Angga Colection menghadapi kesulitan dalam memprediksi permintaan produk fashion karena masih mengandalkan perkiraan dari bagian penjualan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode single moving average pada sistem peramalan penjualan produk fashion di Angga Colection. Metode ini melibatkan pengambilan sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata, dan menggunakan hasilnya sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dan hasilnya menunjukkan bahwa menerapkan metode single moving average pada sistem peramalan penjualan produk fashion di Angga Colection dapat memudahkan proses peramalan dan meningkatkan akurasi prediksi. Dengan demikian, Angga Colection dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif dalam menghadapi permintaan produk fashion.
Abstract:Abstract: Bullying in schools is a social problem that requires serious attention because it can impact students' psychological condition and learning process. SMP Negeri 1 Sei Kepayang still faces limitations in determining…
ning the most appropriate bullying prevention strategy, because the selection of strategies is still reactive. Therefore, a decision support system is needed that can assist the school in determining the priority of bullying prevention strategies. This study aims to design and implement the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method in a decision support system to determine the most appropriate bullying prevention strategy. The criteria used include program costs, target scope, resource requirements, and speed of implementation. The system was developed web-based to facilitate data processing and analysis. The results showed that the strategy of Integrating Bullying Material into Learning was the most appropriate strategy with a value of 0.0464. With this system, the resulting bullying prevention strategy recommendations are more measurable and data-based.
Keywords: MOORA; decision support system; bullying; strategy; prevention
Abstrak: Perundungan di lingkungan sekolah merupakan permasalahan sosial yang perlu mendapat perhatian serius karena dapat berdampak pada kondisi psikologis dan proses belajar siswa. SMP Negeri 1 Sei Kepayang masih menghadapi keterbatasan dalam menentukan strategi pencegahan perundungan yang paling tepat, karena pemilihan strategi masih bersifat reaktif. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang mampu membantu pihak sekolah dalam menentukan prioritas strategi pencegahan perundungan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) pada sistem pendukung keputusan untuk menetapkan strategi pencegahan perundungan paling tepat. Kriteria yang digunakan meliputi biaya program, lingkup sasaran, kebutuhan sumber daya, dan kecepatan pelaksanaan. Sistem dikembangkan berbasis web untuk mempermudah proses pengolahan dan analisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi Integrasi Materi Perundungan Ke Dalam Pembelajaran menjadi strategi yang paling tepat dengan nilai 0.0464. Dengan adanya sistem ini, rekomendasi strategi pencegahan perundungan yang dihasilkan menjadi lebih terukur dan berbasis data.
Kata kunci: MOORA; sistem pendukung keputusan; perundungan; strategi; pencegahan
Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has increased public demand for digital services, particularly data packages as the primary means of internet access. This high demand requires data package…
ackage retailers to manage inventory optimally to ensure product availability meets customer needs. At CMC Cell, the determination of data package stock is still based on intuition without systematic data analysis, resulting in stock accumulation for certain products and stock shortages for others when demand increases. This study aims to design and implement a web-based Decision Support System (DSS) using the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method to determine the optimal stock of data packages. The MOORA method is applied to rank data package alternatives based on several criteria, including data package demand, sales history, remaining stock, selling price, and validity period. Sales data are analyzed using the calculation stages of the MOORA method. The results show that the Telkomsel V 3 GB data package achieves the highest preference value of 0.1498 and is therefore recommended as the top-priority data package, with an optimal stock quantity of 200 units. With the implementation of this system, the recommendations for determining data package stock become more measurable, objective, and data-driven.
Keywords: MOORA; PHP; decision support system; optimal stock; stock priority
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah meningkatkan kebutuhan masyarakat terhadap layanan digital, khususnya paket data sebagai sarana utama akses internet. Tingginya permintaan tersebut menuntut pelaku usaha penjualan paket data untuk mampu mengelola stok secara optimal agar ketersediaan produk sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Pada Toko CMC Cell, penentuan stok paket data masih dilakukan berdasarkan intuisi tanpa analisis data yang sistematis, sehingga sering terjadi penumpukan stok pada beberapa produk dan kekosongan stok pada produk lain saat permintaan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam menentukan stok optimal paket data. Metode MOORA digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif paket data berdasarkan beberapa kriteria, yaitu permintaan paket data, riwayat penjualan, jumlah stok tersisa, harga jual, dan masa aktif. Data penjualan paket data dianalisis menggunakan tahapan perhitungan metode MOORA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa paket data Telkomsel V 3 GB memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,1498 sehingga direkomendasikan sebagai paket data dengan prioritas stok tertinggi, dengan jumlah stok optimal sebanyak 200 pcs. Dengan adanya sistem ini, rekomendasi penentuan stok paket data yang dihasilkan menjadi lebih terukur, objektif, dan berbasis data.
Kata kunci: MOORA; PHP; sistem pendukung keputusan; stok optimal; prioritas stok
Abstract:Abstract: The selection of pediatric cough medicine at Apotek Keluarga is currently subjective and highly dependent on the pharmacist's experience, which potentially leads to inconsistent recommendations for customers. This…
his research aims to develop a Decision Support System (DSS) using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to provide objective, fast, and accurate drug recommendations. The assessment criteria used in this system include cough type, side effects, age, and drug price, which are adjusted to clinical needs and consumer preferences. TOPSIS was chosen for its ability to rank drug alternatives based on their relative closeness to the positive ideal solution and the farthest distance from the negative ideal solution. The system development process involved problem identification, literature study, and data collection through interviews and direct field observations. The results indicate that the implementation of the TOPSIS method is effective in producing a list of cough medicine recommendations tailored to the specific conditions of pediatric patients. With this web-based system, the drug selection process becomes more transparent, systematic, and efficient, thereby enhancing the quality of pharmaceutical services at Apotek Keluarga.
Keywords: Decision Support System, TOPSIS, Pediatric Cough Medicine, Apotek Keluarga.
Abstrak: Pemilihan obat batuk anak di Apotek Keluarga saat ini masih bersifat subjektif dan sangat bergantung pada pengalaman apoteker, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam pemberian rekomendasi kepada pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) guna memberikan rekomendasi obat secara objektif, cepat, dan akurat. Kriteria penilaian yang digunakan dalam sistem ini meliputi jenis batuk, efek samping, usia, dan harga obat, yang disesuaikan dengan kebutuhan klinis serta preferensi konsumen. Metode TOPSIS dipilih karena kemampuannya dalam meranking alternatif obat berdasarkan kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Proses pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan identifikasi masalah, studi literatur, serta pengumpulan data melalui wawancara dan observasi langsung di lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS efektif dalam menghasilkan urutan rekomendasi obat batuk yang paling sesuai dengan kondisi spesifik pasien anak. Dengan adanya sistem berbasis web ini, proses pemilihan obat menjadi lebih transparan, sistematis, dan efisien, sehingga mampu meningkatkan kualitas pelayanan farmasi di Apotek Keluarga.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Obat Batuk Anak, Apotek Keluarga.
Abstract:Abstract: Hospitals, as healthcare facilities, have a high level of visitor mobility, particularly in inpatient wards. Therefore, visitor control is necessary to maintain patient comfort, safety, and service quality. Manual…
ual visitor monitoring is considered ineffective and prone to errors. Therefore, this study aims to design and implement an artificial intelligence-based visitor monitoring system for hospital inpatient wards using computer vision technology. The developed system utilizes the YOLOv8 model as an object detection algorithm to automatically detect and count visitors through a camera. Visitor information is displayed through a desktop-based monitoring interface and is equipped with warning notifications via the Telegram application and an automatic alarm if the number of visitors exceeds the limit set by hospital policy. Test results show that the system is capable of performing well in detecting and counting visitors in real time, as well as sending information and warnings responsively. Thus, this system is considered effective as a technology-based hospital management support solution in controlling inpatient ward density and making decisions more quickly and accurately.
Keywords: hospital; inpatient ward; computer vision; yolov8; visitor monitoring
Abstrak: Rumah sakit sebagai fasilitas pelayanan kesehatan memiliki tingkat mobilitas pengunjung yang tinggi, khususnya pada ruang rawat inap, sehingga diperlukan pengendalian jumlah pengunjung untuk menjaga kenyamanan, keselamatan pasien, dan kualitas pelayanan. Pemantauan jumlah pengunjung secara manual dinilai kurang efektif dan rentan terhadap kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan jumlah pengunjung ruang rawat inap rumah sakit berbasis kecerdasan buatan menggunakan teknologi computer vision. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan model YOLOv8 sebagai algoritma object detection untuk mendeteksi dan menghitung jumlah pengunjung secara otomatis melalui kamera. Informasi jumlah pengunjung ditampilkan melalui antarmuka pemantauan berbasis desktop dan dilengkapi dengan notifikasi peringatan melalui aplikasi Telegram serta alarm otomatis apabila jumlah pengunjung melebihi batas yang ditetapkan sesuai kebijakan rumah sakit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik dalam mendeteksi dan menghitung jumlah pengunjung secara real-time, serta mengirimkan informasi dan peringatan secara responsif. Dengan demikian, sistem ini dinilai efektif sebagai solusi pendukung manajemen rumah sakit berbasis teknologi dalam pengendalian kepadatan ruang rawat inap dan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: rumah sakit; ruang rawat inap; computer vision; yolov8; monitoring pengunjung
Abstract:Abstract: This study aims to classify the nutritional status of toddlers based on anthropometric data using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Data were obtained from 20 Integrated Health Posts (Posyandu) in Rumbai…
Timur District, including Lembah Sari Village and Limbungan Village with a total of 1,000 toddler data. After cleaning and preprocessing, 782 data were obtained ready for use. The preprocessing stages include data cleaning and transformation, outlier removal, minority class handling, and data normalization. Next, data balancing was carried out using the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to address class imbalance. The data was divided into 80% training data and 20% test data, then the K parameter was tested from 1 to 15 using 5-fold cross-validation. The results showed that the value of K = 1 provided the best performance with a macro recall of 0.8827 and an accuracy of 86.26%. These results indicate that the combination of the KNN algorithm with the SMOTE method and Min-Max normalization is effective in improving classification performance on imbalanced data and producing accurate and balanced predictions of toddler nutritional status between classes.
Keywords: k-nearest neighbor; toddler nutritional status; SMOTE; min-max scaling; classification; anthropometric data
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status gizi balita berdasarkan data antropometri menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data diperoleh dari 20 Posyandu di Kecamatan Rumbai Timur, meliputi Kelurahan Lembah Sari dan Kelurahan Limbungan dengan total 1.000 data balita. Setelah melalui proses cleaning dan preprocessing, diperoleh 782 data yang siap digunakan. Tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan dan transformasi data, penghapusan outlier, penanganan kelas minoritas, serta normalisasi data. Selanjutnya dilakukan penyeimbangan data menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, kemudian dilakukan pengujian parameter K dari 1 hingga 15 menggunakan 5-fold cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K = 1 memberikan performa terbaik dengan recall macro sebesar 0,8827 dan akurasi 86,26%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi algoritma KNN dengan metode SMOTE dan normalisasi Min-Max efektif dalam meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang serta menghasilkan prediksi status gizi balita yang akurat dan seimbang antar kelas.
Kata kunci: k-nearest neighbor; status gizi balita; SMOTE; min-max scaling; klasifikasi; data antropometri
Abstract:Abstract: Information Technology (IT) has played a crucial role in various sectors, including the transportation sector, as seen in the Department of Transportation of Asahan Regency, North Sumatra. One of the challenges…
in this area is the performance of parking attendants, which affects the effectiveness of parking management and traffic safety. Poor performance of parking attendants can cause various issues, including traffic congestion, rule violations, and user discomfort. Therefore, evaluating the performance of parking attendants is essential to improve service quality and parking safety. In this context, the implementation of a technology-based information system is an appropriate solution to enhance the effectiveness of the performance evaluation process for parking attendants. Classification methods, such as k-nearest neighbor (KNN), are used to evaluate the performance of parking attendants more accurately and efficiently. This method allows early detection of poor performance, such as fraud or traffic rule violations, and provides feedback for improvements. The primary goal is to measure effectiveness, identify areas for improvement, and recognize parking attendants with good performance.
Keywords: Information Technology, Parking Attendants, Performance Evaluation, KNN, Asahan Regency.
Abstrak: Teknologi Informasi (TI) telah memainkan peran penting dalam berbagai sektor, termasuk sektor transportasi, seperti yang terlihat pada Dinas Perhubungan Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Salah satu tantangan di wilayah ini adalah kinerja juru parkir yang mempengaruhi efektivitas pengelolaan parkir dan keselamatan lalu lintas. Kinerja juru parkir yang kurang optimal dapat menimbulkan berbagai masalah, termasuk kemacetan, pelanggaran aturan, dan ketidaknyamanan pengguna parkir. Oleh karena itu, penilaian kinerja juru parkir menjadi sangat penting untuk meningkatkan kualitas layanan dan keamanan parkir. Dalam konteks ini, penerapan sistem informasi berbasis teknologi menjadi solusi yang tepat untuk meningkatkan efektivitas proses penilaian kinerja juru parkir. Metode klasifikasi, seperti k-nearest neighbor (KNN), digunakan untuk mengevaluasi kinerja juru parkir dengan lebih akurat dan efisien. Metode ini memungkinkan deteksi dini terhadap kinerja buruk, seperti penipuan atau pelanggaran aturan lalu lintas, serta memberikan umpan balik untuk perbaikan. Tujuan utamanya adalah mengukur efektivitas, mengidentifikasi area perbaikan, dan memberikan apresiasi bagi juru parkir yang memiliki kinerja baik.
Kata Kunci: Teknologi Informasi, Juru Parkir, Penilaian Kinerja, KNN, Kabupaten Asahan.
Abstract:Abstract: Padang City holds various historical relics from the Dutch colonial era, which possess significant historical value and high tourism potential. However, information regarding the locations and descriptions of these…
hese relics is still scattered and difficult to access in an integrated manner. This study aims to design and implement an Android-based Geographic Information System (GIS) that presents an interactive map containing the locations, descriptions, and photos of the heritage sites, along with a regional filter feature to facilitate navigation. The development process began with data collection from the Tourism Office and field observations, followed by map processing in ArcMap, publication to ArcGIS Online, and the creation of an Android application using ArcGIS Maps SDK and Jetpack Compose. Integration with a MySQL database allows the automatic display of location points on the map. The implementation results show that the application can display 33 heritage site points in three districts of Padang City, complete with descriptions, photos, district filters, and Web Map integration. Testing demonstrated that the application runs smoothly, is informative and interactive, and can support cultural preservation efforts while encouraging interest in historical tourism in Padang City.
Keywords: geographic information system; dutch heritage; arcgis; android; padang city.
Abstrak: Kota Padang menyimpan berbagai peninggalan bersejarah dari masa kolonial Belanda yang memiliki nilai sejarah dan potensi wisata tinggi. Namun, informasi mengenai lokasi dan deskripsi peninggalan tersebut masih tersebar dan sulit diakses secara terpadu. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis Android yang menyajikan peta interaktif berisi lokasi, deskripsi, foto peninggalan, serta dilengkapi fitur filter wilayah untuk memudahkan penelusuran. Proses pengembangan diawali dengan pengumpulan data dari Dinas Pariwisata dan observasi lapangan, dilanjutkan dengan pengolahan peta di ArcMap, publikasi ke ArcGIS Online, serta pembuatan aplikasi Android menggunakan ArcGIS Maps SDK dan Jetpack Compose. Integrasi dengan basis data MySQL memungkinkan penampilan titik lokasi secara otomatis pada peta. Hasil implementasi menunjukkan aplikasi mampu menampilkan 33 titik peninggalan di tiga kecamatan di Kota Padang, lengkap dengan deskripsi, foto, filter kecamatan, dan integrasi Web Map. Hasil pengujian membuktikan aplikasi berjalan lancar, informatif, dan interaktif sehingga dapat mendukung upaya pelestarian budaya, dan mendorong peningkatan minat wisata sejarah di Kota Padang.
Kata kunci: sistem informasi geografis; peninggalan belanda;arcgis; android; kota padang
Abstract:Abstract: Motorcycle sales are one of the key indicators of growth in Indonesia’s automotive industry. CV. Honda Karya Utama, as an authorized Honda motorcycle dealer, faces challenges due to unstable monthly sales fluctuations.…
ctuations. This uncertainty complicates stock planning, marketing strategy formulation, and may lead to potential losses caused by overstocking or understocking. To address these issues, this study aims to analyze the relationship between time and sales volume and to develop a predictive model that can assist management in making more effective business decisions.
The research was conducted using a quantitative method and a machine learning approach by applying a linear regression algorithm, implemented through the Python programming language and a MySQL database. The dataset used consists of monthly sales data over one year, analyzed to predict future sales trends. The results show that the linear regression algorithm can predict sales trends with a good level of accuracy, achieving evaluation values of MAPE 1.72%, MSE 1.76%, and RMSE 0.57. The developed model assists management in formulating marketing strategies, optimizing inventory planning, and minimizing financial risks. Therefore, linear regression can serve as an effective analytical tool to support strategic business decision-making at CV. Honda Karya Utama.
Keywords: motorcycle sales; linear regression; prediction; sales analysis
Abstrak: Penjualan sepeda motor merupakan salah satu indikator penting dalam pertumbuhan industri otomotif di Indonesia. CV. Honda Karya Utama sebagai dealer resmi sepeda motor Honda menghadapi tantangan berupa fluktuasi penjualan yang tidak stabil setiap bulannya. Ketidakpastian ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan stok, penentuan strategi pemasaran, serta berpotensi menimbulkan kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dan jumlah penjualan serta membangun model prediksi yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif dan pendekatan machine learning menggunakan algoritma regresi linier, dengan implementasi berbasis bahasa pemrograman Python dan basis data MySQL. Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk memprediksi tren penjualan pada periode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi linier mampu memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 1,72%, MSE 1,76%, dan RMSE 0,57. Model ini membantu manajemen dalam menyusun strategi pemasaran, mengoptimalkan perencanaan stok, serta meminimalkan risiko kerugian. Dengan demikian, regresi linier dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung keputusan bisnis di CV. Honda Karya Utama.
Kata kunci: penjualan sepeda motor; regresi linier; prediksi; analisis penjualan
Abstract:Abstract: The development of information technology has significantly influenced various aspects of life, including the way participants are selected for training programs. One example of its application can be seen in the…
he Vocational Skills Education Program (PKK) in the hair beauty sector at LKP LADY in Asahan Regency. The previous manual participant selection process was considered inefficient and prone to errors. Therefore, this study aims to design a Decision Support System (DSS) based on the Additive Ratio Assessment (ARAS) method to support a more objective, transparent, and structured participant selection processThe implementation results show that the system is capable of generating participant rankings. Of the total 25 registered participants, the system successfully displayed 16 participants with the highest scores. The participant with the highest ranking was Kholina Zuhro who obtained a utility value of 0.7688. By implementing this system, the selection process at LKP LADY becomes faster, more efficient, and fairer because decisions are based on systematically determined criteria, thereby improving the quality of training results and confidence in the selection process.
Keywords: : information technology; decision support systems; ARAS; PKK; selection of participants
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sangat memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk cara dalam menyeleksi peserta pelatihan. Salah satu penerapannya dapat dilihat pada Program Pendidikan Kecakapan Kerja (PKK) bidang kecantikan rambut di LKP LADY Kabupaten Asahan. Proses seleksi peserta yang sebelumnya dilakukan secara manual dinilai kurang efisien dan rawan kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Additive Ratio Assessment (ARAS) guna mendukung proses seleksi peserta secara lebih objektif, transparan, dan terstruktur. Sistem ini dirancang untuk memproses data peserta berdasarkan sejumlah kriteria seperti usia, tingkat pendidikan terakhir, pengalaman kerja, status pekerjaan, riwayat penyakit, dan jarak tempat tinggal dari lokasi pelatihan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan perangkingan peserta. Dari total 25 peserta yang didaftarkan, sistem berhasil menampilkan 16 peserta dengan nilai tertinggi. Peserta dengan peringkat tertinggi adalah Kholina Zuhro yang memperoleh nilai utility sebesar 0,7688. Dengan diterapkannya sistem ini, proses seleksi di LKP LADY menjadi lebih cepat, efisien, dan adil karena keputusan didasarkan pada kriteria yang telah ditentukan secara sistematis, sehingga dapat meningkatkan kualitas hasil pelatihan dan kepercayaan terhadap proses seleksi.
Kata kunci: teknologi informasi; sistem pendukung keputusan; ARAS; PKK; seleksi peserta