Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PELATIHAN DAN PEMANFAATAN GOOGLE WORKSPACE UNTUK EFISIENSI ADMINISTRASI SEKOLAH MENEGAH KEJURUAN Puteri Fajar Addini; Ika Swantika; Kristin Lourensi Sitompul; Angel Nurfadilah; Sri Atika Sitinjak
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 4 (2025): Volume 6 No 4 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i4.49097

Abstract

Dalam era digital saat ini, pemanfaatan teknologi informasi dalam dunia pendidikan menjadi kebutuhan yang mendesak, khususnya dalam pengelolaan administrasi sekolah. Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) sebagai institusi pendidikan vokasional dituntut untuk memiliki sistem administrasi yang efisien dan terintegrasi guna mendukung proses pembelajaran dan manajemen sekolah secara keseluruhan. Google Workspace merupakan salah satu solusi teknologi berbasis cloud yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi kerja melalui fitur kolaborasi, penyimpanan, dan pengelolaan dokumen secara real-time.Penelitian atau kegiatan ini bertujuan untuk memberikan pelatihan serta mengimplementasikan pemanfaatan Google Workspace bagi tenaga administrasi dan pendidik di lingkungan SMK. Metode yang digunakan meliputi pelatihan langsung, pendampingan teknis, dan evaluasi efektivitas penggunaan aplikasi Google Workspace dalam aktivitas administratif. Hasil dari pelatihan ini menunjukkan peningkatan kompetensi digital peserta, percepatan proses administrasi, serta terciptanya kolaborasi yang lebih baik antar unit kerja. Dengan adanya pelatihan ini, diharapkan SMK mampu mengintegrasikan teknologi dalam sistem administrasinya, sehingga tercipta budaya kerja yang lebih modern, efisien, dan responsif terhadap perkembangan zaman. Pemanfaatan Google Workspace menjadi langkah konkret dalam mendukung transformasi digital pendidikan, khususnya pada level satuan pendidikan kejuruan.
Application of the K-Means Clustering Algorithm for Sales Data Clustering to Identify Best-Selling Products at PT Cahaya Surga Teknik Indonesia Amran Sitohang; R. Mahdalena Simanjorang; Fittra Ferdiansyah; Angel Nurfadilah
Jurnal Armada Informatika Vol 10 No 1 (2026): Juni
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v10i1.315

Abstract

Business competition demands that companies utilize sales data as a basis for strategic decision-making. PT Cahaya Surga Teknik Indonesia has sales data that continues to grow each period, but has not been optimally utilized to identify best-selling products. This study aims to apply the K-Means Clustering algorithm to group sales data so that it can identify the categories of best-selling products, medium-selling products, and less-selling products. The research method uses data mining with KDD (Knowledge Discovery in Database) stages including data selection, preprocessing, transformation, clustering process using the K-Means algorithm, and evaluation of cluster results. The research dataset consists of annual sales data (content year) with attributes of number of transactions, number of sales, and total revenue. The results show that the K-Means algorithm is able to divide the data into 3 main clusters: the very best-selling product cluster, the moderately best-selling product cluster, and the less-selling product cluster. The clustering results can help companies in determining stock strategies, promotions, and sales planning.