Abstract:Abstract: Erwin Ponsel which distribute handphone spare parts is facing problem of managing the handphone spare part inventory that is often out of stock and inventory orders from suppliers not deliver on time that make…
Erwin Ponsel could not fullfill the customer demand at time. This study aims to help provide solutions for this problem is to implement the SCM application web base to the inventory and distribution of handphone spare parts. The research method used is a qualitative method and performs system design with the waterfall method. The research data taken includes supplier data, handphone spare part purchases data, distribution data and customer data. This application is built using the PHP programming and MySQL database. With the implementation of this application, a relationship that is interconnected between suppliers and Erwin Ponsel has been built in a timely manner so as to facilitate stock management and distribution of handphone spare part at Erwin Ponsel.
Keywords: Distribution Spare Part Handphone , Stock Spare Part Handphone, SCM
Abstrak: Erwin Ponsel yang bergerak pada bidang pendistribusian spare part handphone memiliki permasalahan pada penanganan persediaan spare part handphone dimana sering terjadi kehabisan persediaan dan pemesanan persediaan dari pemasok tidak tiba pada waktunya sehingga mengakibatkan Erwin Ponsel tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu memberikan solusi terhadap permasalahan tersebut dengan menerapkan aplikasi SCM berbasis web pada sistem persediaan dan distribusi spare part handphone. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif dan melakukan perancangan sistem dengan metode waterfall. Data penelitian yang diambil meliputi data supplier, data pembelian spare part handphone, data distribusi dan data pelanggan. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Dengan adanya implementasi dari aplikasi ini, maka telah terbangun satu hubungan yang saling terkoneksi antara supplier dengan Erwin Ponsel secara tepat waktu sehingga memudahkan pengelolaan stok dan distribusi spare part handphone di Erwin Ponsel.
Kata kunci :Distribusi Spare Part Handphone, Stok Spare Part Handphone, SCM
Abstract:Abstract: Data Mining is a term used to describe the processes in each itemset to be able to find the results of each item. Analysis is used to determine the promotion of electronic products, namely the a priori algorithm…
m association rules, therefore UD Surya Elektronik Shop for increasing sales results must have other strategies to be able to improve the sales system. One way is to determine the goods to be promoted to consumers. The collection of sales data that is owned can actually be processed using data mining to see customer buying patterns, with data mining for large data it will not be wasted and can be useful so that it can provide benefits to the company. In this study, the data processing uses the Apriori Algorithm, which is a data mining method that aims to find association patterns based on purchasing patterns made by consumers, so that it can be seen which items are often purchased simultaneously.
Kata Kunci : Data Mining, Apriori Algorithms, Product Promotion
Abstrak: Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan proses-proses di setiap itemset untuk dapat menemukan hasil setiap item-item nya, Analisa yang digunakan untuk menentukan promosi produk-produk elektronik yaitu dengan aturan asosiasi algoritma apriori, oleh karena itu Toko UD Surya Elektronik untuk meningkatkan hasil penjualan maka harus memiliki strategi lain untuk dapat meningkatkan sistem penjualannya. Salah satunya adalah dengan menentukan barang yang akan dipromosikan kepada konsumen. Kumpulan data penjualan yang dimiliki sebenarnya dapat diolah menggunakan data mining untuk melihat pola pembelian pelanggan, dengan data mining untuk data yang besar tidak akan terbuang begitu saja dan dapat bermanfaat sehingga dapat memberikan keuntungan kepada perusahaan. Pada penelitian ini, proses pengolahan data menggunakan Algoritma Apriori yang merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan untuk mencari pola assosiasi berdasarkan pola pembelian yang dilakukan oleh konsumen, sehingga bisa diketahui item-item barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Promosi Produk.
Abstract:Abstrct : The object of this research is the Sumber Rezeki Rice Refinery which produces rice in Taman Sari, Kec.Pulo Bandring. This Rice Refinery in the processing of supply chain management that has been done can increase…
ease the amount of profit and market share by purchasing rice. Aspects of analysis that occur produce effectiveness and efficiency together in one flow cycle. The use of observations and discussions in the field and designing an application system so that it is able to cope with the rice supply that occurs and predict the rice stock that must be provided by the Sumber Rezeki Rice Refinery.
Keywords: a source of sustenance; predictions; scm; application system; rice stock.
Abstrak : Objek pada penelitian ini adalah pada Kilang Padi Sumber Rezeki yang berproduksi beras di Taman Sari, Kec.Pulo Bandring. Kilang Padi ini dalam pengolahan supply chain management yang telah dilakukannya dapat meningkatkan jumlah keuntungan dan pangsa pasar dengan melakukan pembelian beras. Aspek analisis yang terjadi menghasilkan keefektifan dan keefesienan bersama-sama dalam satu siklus aliran. Penggunaan observasi dan diskusi di lapangan serta melakukan perancangan sistem aplikasi sehingga mampu menanggulangi persediaan beras yang terjadi dan memprediksi stok beras yang harus disediakan oleh Kilang Padi Sumber Rezeki.
Kata kunci : Kilang padi sumber rezeki; prediksi; scm; sistem aplikasi; stok beras.
Abstract:Meningkatnya permintaan akan sumberdaya pangan laut di Indonesia telah mendorong pemerintah untuk mengambil langkah-langkah menambah produksi pangan laut dengan mengembangkan budidaya perikanan air payau di wilayah pesisir.…
ir. Salah satunya dengan pengembangan usaha tambak masyarakat sistem terpal bundar. Pemilihan sistem terpal bundar dianggap salah satu solusi yang cukup efektif dan efisien mengingat adanya beberapa kendala atau keterbatasan yang dimiliki oleh masyarakat khususnya di Desa Paluh Manan. Beberapa permasalahan tersebut diantaranya adalah keterbatasan jumlah dan kesesuaian lahan, modal, kualitas benur, pertumbuhan penyakit, informasi dan teknologi. Selain itu, adanya anggapan di masyarakat bahwa budidaya udang vaname akan menguntungkan jika dibudidayakan secara semi intensif dan intensif yang dalam pengoperasiannya memerlukan investasi cukup besar. Menjawab permasalahan ini, melalui penerapan budidaya udang vaname menggunakan terpal bundar maka masyarakat secara langsung sudah memangkas biaya pembelian lahan dan pembuatan tambak. Selanjutnya, melalui penerapan teknologi pendeteksi kualitas air pada aplikasi probiotik maka kekhawatiran akan tingkat keberhasilan yang rendah karena benur rentan mati baik akibat ketidaksesuaian air maupun akibat penyakit (virus dan bakteri) dapat diminimalisir semaksimal mungkin.
Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
Abstract:Abstract: The Halodoc application, as a digital healthcare service platform, has been widely used for various medical purposes, such as doctor consultations, medication purchases, and laboratory services. User interactions…
ns and reviews play a crucial role in enhancing service quality. Sentiment analysis was conducted using the Support Vector Machine (SVM) method to assess user perceptions and satisfaction based on reviews obtained from the Google Play Store platform. The analysis process included data collection, text preprocessing, data transformation using TF-IDF, and training an SVM model to predict sentiment. The model achieved its highest accuracy of 88.32% in the first scenario. However, accuracy slightly decreased in the second and third scenarios, reaching 86.25% and 86.94%, respectively. The analysis results indicated that the model performed best in the first scenario, with the lowest number of prediction errors. Additionally, the model was more accurate in classifying negative and positive sentiments than neutral ones.
Keywords: halodoc application; sentiment analysis; support vector machine algorithm
Abstrak: Aplikasi Halodoc, sebagai platform layanan kesehatan digital, telah banyak digunakan untuk berbagai keperluan medis seperti konsultasi dokter, pembelian obat, dan layanan laboratorium. Interaksi pengguna dan ulasan mereka memiliki peran krusial dalam meningkatkan mutu layanan. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui persepsi dan kepuasan pengguna berdasarkan ulasan yang diperoleh dari Platform Google Play Store. Proses analisis mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, transformasi data menggunakan TF-IDF, dan pelatihan model SVM untuk memprediksi sentimen. Hasil pelatihan model dengan akurasi tertinggi sebesar 88,32% pada skenario pertama. Akurasi sedikit menurun pada skenario kedua dan ketiga, masing-masing sebesar 86,25% dan 86,94%, Hasil analisa menunjukkan bahwa model memiliki performa terbaik pada skenario pertama dengan jumlah kesalahan prediksi terkecil. Selain itu, model cenderung lebih akurat dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan positif dibandingkan netral..
Kata kunci: algoritma support vector machine; analisis sentimen; aplikasi halodoc
Abstract:Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices…
based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score.
Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting
Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi.
Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering
Abstract:Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The…
he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.
Keywords: buying decision; social media; TOPSIS
Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.
Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
Abstract:Abstract: Halodoc is an ICT that supports access to health service facilities, with various facilities such as consultations with doctors, purchasing medicines, making appointments with hospitals, as well as several other…
r health support facilities. This research is based on calculations using the Customer Satisfaction Index (CSI) method to determine the overall level of customer satisfaction with an approach that considers the level of importance of product or service attributes as measured by an importance scale (Importance), a satisfaction/performance level scale (Performance) and the question indicators include usability, information quality, interaction quality, then the satisfaction level criteria are obtained with a CSI value of 61.29%, meaning that the patient gives the criteria as being quite satisfied with Halodoc services. Keywords: CSI, halodoc, patient
Abstrak: Halodoc merupakan TIK yang mendukung akses fasilitas pelayanan kesehatan, dengan berbagai fasilitas yang dimiliki seperti konsultasi dengan dokter, pembelian obat, buat janji dengan rumah sakit, serta beberapa fasilitas pendukung kesehatan lainnya. Penelitian ini berdasarkan perhitungan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI) untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan secara menyeluruh dengan pendekatan yang mempertimbangkan tingkat kepentingan dari atribut-atribut produk atau jasa yang diukur dengan skala tingkat kepentingan (Importance), skala tingkat kepuasan/kinerja (Performance) dan indikator pertanyaan meliputi usability, information quality, interaction quality maka diperoleh kriteria tingkat kepuasan dengan nilai CSI 61.29% artinya bahwa pasien memberikan kriteria cukup puas terhadap layanan Halodoc.
Kata kunci: CSI, halodoc, pasien