Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Iqbal Maulana
Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN PRODUK PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS : Fajar Dwi Agustiar; Betha Nurina Sari; Iqbal Maulana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12178

Abstract

Perkembangan dan persaingan dalam bisnis perdagangan serta kemajuan teknologi informasi membuat semakin ketatnya persaingan pasar untuk memenuhi tuntutan pelanggan yang terus meningkat. Toko Agung Makmur Jaya masih sering kesulitan dalam menentukan strategi bisnis seperti apa yang paling efektif. Berdasarkan data hasil penjualan selama satu tahun, bulan Juli 2023 – Juni 2024 tren penjualan Toko Agung Makmur Jaya cenderung menurun. Toko Agung Makmur Jaya dapat memanfaatkan fitur laporan penjualan produk setiap bulan yang sudah ada untuk menentukan pola penjualan yang efektif. Penelitian ini bertujuan menerapkan clustering k-means untuk pengelompokan produk Toko Agung Makmur Jaya. Penelitian ini dilakukan dengan bahasa pemrograman Python dan menggunakan metodologi CRISP-DM. DBI digunakan untuk menentukan jumlah cluster terbaik, yaitu 5 cluster dengan nilai DBI 0.453559. Hasil dari penelitian ini berupa pengelompokan produk dari data penjualan Toko Agung Makmur Jaya, pada Cluster 4 dikategorikan sangat laku dan omzet sangat besar, Cluster 2 dikategorikan laku dan omzet besar, Cluster 1 dikategorikan cukup laku dan omzet sangat besar, Cluster 3 dikategorikan tidak laku dan omzet tidak besar, dan Cluster 0 dikategorikan sangat tidak laku dan omzet sangat tidak besar. Hasil clustering k-means dievaluasi menggunakan Silhoutte Coeffecient mendapatkan nilai sebesar 0,68 yang mana nilai tersebut masuk ke dalam kategori struktur klaster standar.
PENERAPAN DATA MINING DALAM KLASIFIKASI DATA TRANSAKSI PRODUK KOPERASI DI SMK PGRI 2 KARAWANG M Yazid Zidane; Betha Nurina Sari; Iqbal Maulana; Aji Primaya; Garno Garno
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12196

Abstract

Koperasi SMK PGRI 2 Karawang menghasilkan data transaksi harian yang sering kali hanya terdokumentasi tanpa pemanfaatan lebih lanjut, meskipun data tersebut dapat digunakan untuk mengoptimalkan penjualan dan mengurangi kerugian. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan data transaksi koperasi dalam memprediksi keuntungan dan kerugian. Data terdiri dari 774 transaksi dari Januari 2023 hingga Agustus 2024, mencakup atribut seperti tanggal, nama produk, kategori, jumlah terjual, harga, dan total penjualan. Metodologi penelitian menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang meliputi pemilihan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi model. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model Naive Bayes sebesar 98,97% pada test size 0,5 dengan F1-score 0,99 dalam mengklasifikasikan produk laku dan kurang laku, sehingga meningkatkan efisiensi pengelolaan transaksi koperasi.
Co-Authors Aji Primaya Betha Nurina Sari Fajar Dwi Agustiar Garno Garno M Yazid Zidane