Abstract:Penyakit hewan merupakan salah satu tantangan terbesar dalam divisi hewan yang dapat mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan. Bukti yang dapat dikenali dari pola penyebaran penyakit sangat penting untuk mendukung…
g pengambilan keputusan dalam upaya mengantisipasi dan menangani wabah . Pertimbangan ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi pola penyebaran penyakit hewan menggunakan strategi pengelompokan spasial . Strategi ini memungkinkan pengelompokan wilayah berdasarkan tingkat penyebaran penyakit , sehingga zona yang berpotensi menjadi pusat penyebaran dapat diidentifikasi . Informasi yang digunakan dalam pertimbangan ini mencakup data spasial dan non - spasial yang terkait dengan kasus penyakit hewan dari berbagai wilayah , yang kemudian dianalisis di sana.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa strategi pengelompokan spasial dapat diterapkan di daerah -daerah dengan pola penyebaran penyakit yang sama . Identifikasi zona berisiko tinggi dapat membantu peternak dan pihak terkait dalam mengambil tindakan penanggulangan yang lebih tepat dan efisien . Dengan pengelompokan spasial ini , prosedur penanganan dapat difokuskan pada daerah-daerah yang lebih rentan terhadap kejadian , yang diharapkan dapat mengurangi dampak ekonomi dan meningkatkan kesejahteraan hewan secara keseluruhan . Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan kerangka kerja deteksi dini berbasis teknologi untuk mitigasi penyakit ternak
Abstract:Perkembangan teknologi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam sistem pencatatan absensi. Teknologi memberikan peluang besar untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas…
dalam pengelolaan informasi. Absensi, yang umumnya digunakan untuk mencatat kehadiran seseorang di berbagai tempat seperti sekolah atau tempat kerja, memainkan peran penting dalam penilaian kinerja dan disiplin. Namun, pencatatan absensi secara manual masih menjadi tantangan, seperti yang terjadi di Universitas Royal, sebuah perguruan tinggi di Kabupaten Asahan. Universitas ini, yang awalnya dikenal sebagai AMIK Royal dan kemudian menjadi STMIK Royal, telah bertransformasi menjadi Universitas Royal pada tahun 2024. Meskipun mengalami berbagai kemajuan, sistem absensi di universitas tersebut masih dilakukan secara konvensional melalui buku catatan, yang sering kali menyebabkan masalah seperti pemborosan waktu, risiko hilangnya data, serta ketidakefisienan dalam rekapitulasi absensi. Untuk mengatasi masalah ini, penulis mengusulkan penerapan sistem informasi absensi digital di Universitas Royal. Sistem ini dirancang untuk mencatat dan mengelola absensi secara otomatis, sehingga memudahkan pendokumentasian serta pengelolaan data absensi. Dengan sistem digital, waktu yang diperlukan untuk mencatat absensi dapat berkurang, dan data akan lebih aman serta dapat diakses dengan mudah
Abstract:Abstract: Inventory managemet plays a strategic role in supporting the operational sustainability of retail businesses. Errors in determining the quantity of goods procured can lead to inventory buildup or stockouts, which…
ch impacts increased storage costs and reduced customer service levels. Attar Jaya store still uses a manual inventory management system, so the restocking recording and decision-making processes are not yet supported by an integrated and data-driven system. This condition has the potential to cause inefficiency in inventory management. This research aims to apply the concept of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) integrated with the Economic Order Quantity (EOQ) method to determine the optimal order quantity of goods. The EOQ method is used to calculate the most economical order quantity by considering ordering and storage costs, while E-SCM plays a role in integrating inventory management processes digitally. The research methods include observation, interviews, and literature studies, with system design using the Unified Modelign Language (UML). The system was developed using the PHP programming language and the MwSQL database. The research result are expected to help Toko Attar Jaya improve the accuracy of resctocking decision-making, minimize the risk of overstocking and understocking, and increase the efficiency of inventory mangement.
Keywords: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restock items
Abstrak: Manajemen persediaan memiliki peran strategis dalam mendukung keberlangsungan operasional usaha ritel. Kesalahan dalam menentukan jumah pengadaan barang dapat menyebabkan terjadinya penumpukan persediaan maupun kekurangan stok yang berdampak pada meningkatnya biaya penyimpanan seerta menurunnya tingkat pelayanan kepada pelanggan. Toko Attar Jaya masih menerapkan sistem pengelolaan persediaan secara manual, sehingga proses pencatatan dan pengambilan keputusan restok belum didukung oleh sistem yang terintegrasi dan berbasis data. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan ketidakefisienan dalam pengelolaan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan konsep Electronic Supply Chain Management (E-SCM) yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang optimal. Metode EOQ digunakan untuk menghitung jumlah pemesanan yang paling ekonomis dengan mempertimbangkan biaya pemesanan dan biaya penyimpanan, sedangkan E-SCM berperan dalam mengintegrasikan proses pengelolaan persediaan secara digital. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur, dengan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Languge (UML). Sistem dikembangkan mengguanakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian diharapkan mampu membantu pihak Toko Attar Jaya dalam meningkatkan akurasi pengambilan keputusan restok, meminimalkan risiko kelebihan dan kekurangan persediaan, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan.
Kata kunci: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restok barang
Abstract:Abstract: In a competitive digital era, business owners such as Alya Collection face challenges in determining the right fashion products to offer to consumers. Relying on intuition without data support often results in…
inaccurate and potentially detrimental decisions. This study aims to assist the sales decision-making process by applying a data mining method using the K-Means Clustering algorithm. This method was used to group sales data from February 2024 to January 2025 into three categories: best-selling, least-selling, and non-selling products. The study was conducted using a quantitative approach, through sales data collection and direct interviews with store owners. The system was built using the PHP programming language and MySQL database, and designed with tools such as UML, DFD, and ERD. The results of this clustering system are expected to provide strategic information useful for Alya Collection in planning stock, promotions, and product development, thereby increasing sales effectively and efficiently.
Keywords: data mining; k-means; sales; alya collection; information system
Abstrak: Dalam era digital yang kompetitif, pemilik usaha seperti Alya Collection menghadapi tantangan dalam menentukan produk fashion yang tepat untuk ditawarkan kepada konsumen. Ketergantungan pada intuisi tanpa dukungan data seringkali mengakibatkan keputusan yang kurang akurat dan berisiko merugikan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses pengambilan keputusan penjualan dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data penjualan dari Februari 2024 hingga Januari 2025 ke dalam tiga kategori: produk terlaris, kurang laris, dan tidak laris. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif, melalui pengumpulan data penjualan serta wawancara langsung dengan pemilik toko. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dirancang dengan alat bantu seperti UML, DFD, dan ERD. Hasil dari sistem klasterisasi ini diharapkan dapat memberikan informasi strategis yang berguna bagi Alya Collection dalam merencanakan stok, promosi, serta pengembangan produk, sehingga mampu meningkatkan penjualan secara efektif dan efisien.
Kata kunci: data mining; k-means clustering; penjualan; alya collection; sistem informasi
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: Semangat Store, a rapidly growing retail store in Kisaran, faces challenges in inventory management due to its manual system. Ordering is done by contacting suppliers individually, and sales data is recorded conventionally…
nventionally in a general ledger. As a result, the store often experiences overstock, which increases storage costs and the risk of damaged goods, or stockouts that can disappoint customers. To address these issues, this study aims to implement an integrated, web-based Supply Chain Management (SCM) system. This system is designed to accurately record inventory, manage demand, place orders in a timely manner, and support fast, data-driven decision-making. The system was built using the PHP programming language and a MySQL database. The implementation results show that the proposed SCM system is able to improve operational efficiency and inventory management accuracy at Semangat Store. Store owners can monitor sales and order reports directly, and the system provides notifications when inventory reaches the minimum limit. Thus, Semangat Store can reduce the risk of overstocking or understocking, increase profitability, and simplify the restocking process with suppliers through a more structured system.
Keywords: supply chain management (scm); stock management; information systems; semangat store
Abstrak: Toko Semangat, sebuah toko ritel yang berkembang pesat di Kisaran, menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok barang karena masih menggunakan sistem manual. Proses pemesanan barang dilakukan dengan menghubungi pemasok satu per satu, dan pencatatan data penjualan masih dilakukan secara konvensional di buku besar. Akibatnya, toko sering mengalami kelebihan stok (over stock) yang meningkatkan biaya penyimpanan dan risiko kerusakan barang, atau kekurangan stok yang dapat mengecewakan pelanggan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem Supply Chain Management (SCM) yang terintegrasi dan berbasis web. Sistem ini dirancang untuk mencatat stok barang secara akurat, mengelola permintaan, melakukan pemesanan secara tepat waktu, serta mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan berbasis data. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil dari implementasi menunjukkan bahwa sistem SCM yang diusulkan mampu meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi pengelolaan stok barang di Toko Semangat. Pemilik toko dapat memantau laporan penjualan dan pemesanan secara langsung, dan sistem memberikan notifikasi jika stok barang mencapai batas minimum. Dengan demikian, Toko Semangat dapat mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, meningkatkan profitabilitas, dan mempermudah proses restock dengan pemasok melalui sistem yang lebih terstruktur.
Kata kunci: supply chain management (scm); pengelolaan stok; sistem informasi; toko semangat
Abstract:Abstract: Stunting is a serious health issue in infants caused by chronic malnutrition during the first 1,000 days of life. This condition affects physical growth and cognitive development, which can impact the quality of…
f human resources in the future. The city of Tanjungbalai still faces a high prevalence of stunting, requiring more effective prevention and treatment measures. However, limited access to experts poses a challenge for parents in obtaining adequate information and consultation services. This study aims to develop a web-based expert system capable of analyzing stunting symptoms in infants using the forward chaining method. This method works by tracing the facts provided by users to reach a conclusion about the likelihood of stunting. The system is expected to assist parents in identifying stunting risks and providing appropriate prevention and treatment recommendations. The system is developed using the PHP programming language and MySQL database. The research findings indicate that the expert system can analyze stunting symptoms quickly and accurately, making it an effective tool in supporting stunting prevention efforts.
Keywords: expert system; stunting; forward chaining; toddlers
Abstrak: Stunting merupakan masalah kesehatan serius pada balita yang terjadi akibat kekurangan gizi kronis selama 1000 hari pertama kehidupan. Kondisi ini berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak, yang dapat mempengaruhi kualitas sumber daya manusia di masa depan. Kota Tanjungbalai masih menghadapi angka prevalensi stunting yang cukup tinggi, sehingga diperlukan langkah-langkah pencegahan dan penanganan yang lebih efektif. Namun, keterbatasan akses terhadap tenaga ahli menjadi hambatan bagi orang tua dalam memperoleh informasi dan layanan konsultasi yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu menganalisis gejala stunting pada balita menggunakan metode forward chaining. Metode ini bekerja dengan menelusuri fakta-fakta yang diberikan oleh pengguna untuk menghasilkan kesimpulan mengenai kemungkinan stunting. Sistem ini diharapkan dapat membantu orang tua dalam mengenali risiko stunting serta memberikan rekomendasi pencegahan dan penanganan yang sesuai. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dirancang mampu menganalisis gejala stunting secara cepat dan akurat, sehingga dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung upaya pencegahan stunting.
Kata kunci: sistem pakar; stunting; forward chaining; balita
Abstract:Abstract: In today’s digital age, social media has become a primary medium for social interactions, particularly among teenagers. While digital advancements bring various advantages, they also introduce challenges, such…
, such as the growing issue of cyberbullying, a harmful online behavior impacting teens' mental health and social relationships. This study focuses on developing an educational animation aimed at raising awareness about the effects and prevention of cyberbullying by employing the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) approach. The MDLC method provides a structured, step-by-step process for creating multimedia-based animations, involving concept, design, material collection, assembly, testing, and distribution stages. Assets were created in Adobe Illustrator, while animation development used Adobe Animate to effectively communicate cyberbullying risks and preventive strategies to teenagers. Distributed through social media to assess audience feedback, the animation received initial positive responses, indicating an increased understanding of cyberbullying prevention. This study serves as a useful basis for further research into digital media’s role as a preventive tool against cyberbullying among youth.
Keywords: cyberbullying; animation; multimedia development life cycle
Abstrak: Di era digital saat ini, media sosial telah menjadi media utama untuk interaksi sosial, terutama di kalangan remaja. Sementara kemajuan digital membawa berbagai keuntungan, mereka juga menimbulkan tantangan, seperti masalah cyberbullying yang berkembang, perilaku online berbahaya yang memengaruhi kesehatan mental dan hubungan sosial remaja. Penelitian ini berfokus pada pengembangan animasi edukasi yang bertujuan untuk meningkatkan kesadaran tentang efek dan pencegahan cyberbullying dengan menggunakan pendekatan Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Metode MDLC menyediakan proses langkah demi langkah yang terstruktur untuk membuat animasi berbasis multimedia, yang melibatkan konsep, desain, pengumpulan material, perakitan, pengujian, dan tahap distribusi. Aset dibuat di Adobe Illustrator, sedangkan pengembangan animasi menggunakan Adobe Animate untuk mengomunikasikan risiko cyberbullying dan strategi pencegahan secara efektif kepada remaja. Didistribusikan melalui media sosial untuk menilai umpan balik audiens, animasi tersebut menerima tanggapan positif awal, yang menunjukkan peningkatan pemahaman tentang pencegahan cyberbullying. Penelitian ini menjadi dasar yang berguna untuk penelitian lebih lanjut tentang peran media digital sebagai alat pencegahan terhadap cyberbullying di kalangan remaja.
Kata kunci: cyberbullying; animasi; multimedia developmet life cycle
Abstract:Abstract: A bakery that produces and sells pastries is called Rini Cake Cookies Bakery in Pulo Bandring District. Gedangan Village is home to Rini Cake Cookies Bakery, Pulo Bandring District. The Rini Bakery processes a…
large number of sales transactions each day, which has an impact on the raw material inventory of the Rini Cake Cookies Bakery. Maintaining raw material stock levels requires you to keep just enough inventory on hand for sales while cutting down on expenses and labor. An organization's attempt to minimize risk and maximize sales is known as inventory control. The challenge facing the Rini Bakery is figuring out how much raw material stock needs to be produced in the upcoming month to keep up with customer demand, avoid buildup over an extended period of time, and preserve raw material stock stability. Because an accumulation of stock may cause the product to expire before it is given to buyers. Customer demand is the reason for this, as it varies each month based on prevailing patterns. A sales strategy is actually required in light of the current issues, and one such strategy is the use of a model, namely the Single Exponential Smoothing (SES) method, to anticipate or predict sales.
Keywords: single exponential smoothing (ses) method; stock bread raw materials; web-based
Abstrak: Usaha yang memproduksi dan menjual kue kering adalah Rini Cake Cookies Bakery di Kecamatan Pulo Bandring. Desa Gedangan merupakan rumah bagi Rini Cake Cookies Bakery, Kecamatan Pulo Bandring. Toko Roti Rini Cake Cookies di Kecamatan Pulo Bandring memproses transaksi penjualan dalam jumlah besar setiap harinya sehingga berdampak pada persediaan bahan baku pada toko roti tersebut. Mempertahankan tingkat stok bahan mentah mengharuskan Anda menyimpan persediaan yang cukup untuk penjualan sekaligus mengurangi biaya dan tenaga kerja. Upaya organisasi untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan penjualan dikenal sebagai pengendalian inventaris. Permasalahan yang dihadapi Toko Roti Rini adalah bagaimana mengetahui berapa banyak stok bahan baku yang harus diproduksi pada bulan mendatang untuk memenuhi permintaan pelanggan, menghindari penumpukan seiring berjalannya waktu, dan menjaga stabilitas stok bahan baku. Karena penumpukan stok bisa menyebabkan produk kadaluwarsa sebelum diberikan kepada pembeli. Permintaan pelanggan menjadi alasannya, karena bervariasi setiap bulannya berdasarkan pola yang berlaku. Strategi penjualan sebenarnya diperlukan mengingat permasalahan yang ada saat ini, dan salah satu strategi tersebut adalah penggunaan suatu model yaitu metode Single Exponential Smoothing (SES) untuk mengantisipasi atau memprediksi penjualan.
Kata kunci: berbasis web; metode single exponetial smoothing (ses); stok bahan baku roti.
Abstract:Abstract: PT. Padasa Enam Utama, a palm oil plantation company, currently assesses the quality of Fresh Fruit Bunches (FFB) based solely on physical aspects. They use Microsoft Excel without a specialized application system,…
tem, which can lead to subjective assessments and the risk of fraud. This research aims to develop a predictive system for the quality of Fresh Fruit Bunches. Data collection was conducted using quantitative methods through direct observation and interviews with relevant parties. The study shows that the use of the K-Nearest Neighbor method provides the best accuracy with a more efficient calculation process. With this system, the company’s performance in making decisions regarding FFB quality is expected to improve. The system helps reduce human errors in quality assessments and offers visualizations that make it easier for users to understand the classification of production quality. Although the results are reliable, there is still room for further development, such as improving accuracy through more advanced data preprocessing techniques or using more complex machine learning models.
Keywords: Data Mining; K-Nearest Neighbor algorithm; Fresh Fruit Bunches (FFB); Python; Streamlit.
Abstrak: PT. Padasa Enam Utama, sebuah perusahaan perkebunan kelapa sawit, saat ini menilai kualitas produksi Tandan Buah Segar (TBS) berdasarkan aspek fisik saja. Mereka menggunakan Microsoft Excel tanpa sistem aplikasi khusus, yang dapat menyebabkan penilaian tidak objektif dan risiko kecurangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi mutu kualitas Tandan Buah Segar. Dalam pengumpulan data, digunakan metode kuantitatif melalui observasi langsung dan wawancara dengan pihak terkait. Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode K-Nearest Neighbor memberikan akurasi terbaik dengan proses perhitungan yang lebih efisien. Dengan adanya sistem ini, diharapkan kinerja perusahaan dalam membuat keputusan terkait mutu produksi TBS dapat meningkat. Sistem ini membantu mengurangi kesalahan manusia dalam penilaian mutu TBS dan memberikan visualisasi yang memudahkan pengguna memahami klasifikasi mutu produksi. Meskipun telah memberikan hasil yang dapat diandalkan, masih ada ruang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan akurasi melalui teknik preprocessing data yang lebih canggih atau penggunaan model-machine learning yang lebih kompleks.
Kata kunci: Data Mining; Algoritma K-Nearest Neighbor; Tandan Buah Segar (TBS); Python; Streamlit