Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

Penerapan Metode Single Exponential Smoothing dalam Peramalan Penjualan Benang Risqiati, Risqiati
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 3 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v10i3.2887

Abstract

Ada banyak sekali persaingan dagang yang terjadi dalam penjualan benang. Makin banyaknya kompetitor yang ada membuat berbagai perusahaan harus siap dalam segala kemungkinan penjualan. Salah satunuya bagaimana bisa merubah kebiasan penjualan tanpa arah menjadi penjualan yang berkemungkinan baik. Salah satunya adalah dengan menggunakan teknik peramalan/forecasting dalam penjualan benang. Peramalan tentunya memberikan gambaran yang mendekati nilai sesunguhnya dalam penjualan yang akan datang. Ada beberapa teknik peralaman dalam penjualan, dari berbagai teknik yang ada dipilh metode single exponential smooting. metode ini adalah metode yang berfungsi untuk peramalan dalam waktu pendek dan merupakan metode time series yang bisa digunakan untuk peramalam bulanan. Walaupun dalam peramalan tidak akan akurat dalam keseluruhan, tetapi paling tidak memberikan gambaran tentang kemungkina penjualan yang ada. Keakuratan teknik sangat tergantung pada pilihan nilai konstanta pemulusan yang sesuai. Nilainya harus ditetapkan sedemikian rupa sehingga mengurangi kesalahan perkiraan Dalam penelitian ini didapatkan  hasil nilai peramalan penjualan peramalan sebanyak 185 ball dengan nilai MAD 19, nilai MSE 1209 da nilai MAPE 8Kata kunci : Benang, Peramalan, Single Exponential Smoothing
Perlindungan Data Informasi Digital Dengan Teknik Steganografi Metode Least Significant Bit Widiyono, Widiyono; Wibowo, Ari Putra; Risqiati, Risqiati; Syaifudin, Anas
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i3.3453

Abstract

Perkembangan teknologi pada era digital dibidang informasi dan komunikasi telah mengubah prilaku masyarakat secara global, serta menyebabkan dunia tanpa batas berkembang secara cepat. Transformasi data pada jejaring secara global menjadi kebutuhan untuk memberikan informasi yang akurat. Transformasi data pribadi pada jejaring secara global akan memungkinkan menjadikan ancaman bagi pemilik data informasi atas perbuatan pihak lain yang tidak bertanggungjawab untuk tujuan tertentu. Perlindungan data informasi digital menjadi penting untuk menjaga ancaman kejahatan data pribadi, yang akan ditranformasikan melalui jajaring secara global. Teknik Steganografi merupakan cara menyisipkan informasi pada data digital misalnya citra/gambar digital, yang kelihatanya tidak terlihat ada perbedaan serta tidak mengubah informasi yang terkandung pada data digital. Metode Least Significant Bit salah satu metode yang mempunyai kelebihan dalam hal imperceptibility yaitu data hasil embedding dengan data hasil extracting tidak ada perbedaan secara kasat mata. Perlindungan informasi data digital ini dapat diterapkan pada data file citra, dimana disisipkan data/file pesan rahasia.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Penjualan Di PT KOI Jaya Delapan Syahputra, Gilang; Risqiati, Risqiati; Darmawan, Arief Soma
INFOMATEK Vol 28 No 1 (2026): Juni 2026 (In Progress)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v28i1.38023

Abstract

Perusahaan dituntut mampu mengelola data penjualan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat, namun PT KOI Jaya Delapan sebagai industri tekstil belum memanfaatkan data penjualan yang besar untuk mengetahui hubungan pola antara produk yang sering dibeli pelanggan, sehingga promosi yang dilakukan kurang tepat sasaran. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menemukan pola asosiasi produk penjualan menggunakan algoritma Apriori sebagai dasar penyusunan strategi pemasaran dan pengelolaan stok di PT KOI Jaya Delapan. Metode yang dipakai yaitu Association Rule Mining dengan Algoritma Apriori pada 50 data transaksi penjualan bulan April 2025 yang melibatkan 6 jenis produk. Parameter yang ditetapkan adalah Minimum Support 0.1 (10%) dan Minimum Confidence 70%. Hasil analisis Frequent 1-Itemset menunjukkan produk KOI Biru (Support 72%) dan KOI Merah (Support 58%) adalah produk paling dominan. Kombinasi dengan Support tertinggi adalah KOI Merah dan KOI Biru (Support 40%), mengindikasikan prioritas Co-stocking. Satu-satunya aturan asosiasi yang lolos ambang batas Minimum Confidence adalah KOI Hijau,KOI Biru dengan nilai Confidence 75%. Kesimpulan dari temuan ini adalah aturan KOI Hijau, KOI Biru merupakan dasar utama yang teruji kuat untuk menyusun strategi penjualan silang (Cross-selling) dan Bundling produk. Pola ini juga menjadi acuan untuk memperkirakan kebutuhan stok bersama.
Menentukan Pola Asosiasi Penjualan di Minimarket Sakpore SMK Negeri 2 Pekalongan menggunakan Algoritma Apriori Dyen, Vincent Mallvino Putra; Darmawan, Arief Soma; Risqiati, Risqiati
INFOMATEK Vol 28 No 1 (2026): Juni 2026 (In Progress)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v28i1.40181

Abstract

Perkembangan ritel modern menuntut pengelolaan data transaksi agar dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat dan akurat, termasuk pada minimarket yang berfungsi sebagai unit bisnis praktik. Dilakukannya penelitian ini memiliki tujuan menemukan pola asosiasi penjualan menggunakan algoritma Apriori dan menghasilkan sistem rekomendasi barang pada Minimarket Sakpore SMK Negeri 2 Pekalongan guna membantu pengelolaan stok dan strategi penjualan. Metodologi yang dipakai adalah tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, proses data mining atau hasil dan pembahasan menggunakan algoritma Apriori, dan evaluasi hasil. Data yang digunakan berupa 254 transaksi penjualan pada bulan April 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu mengidentifikasi beberapa aturan asosiasi yang relevan, dengan nilai minimum minimum support yaitu 0,1(10%) dan minimum confidence yaitu 50%. Salah satu aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi adalah pembelian Aice Semangka 65g yang diikuti dengan pembelian le minerale 330ml dengan nilai confidence yaitu sebesar 53% yang menunjukkan adanya kecenderungan pembelian kedua produk tersebut. Pola asosiasi ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pemberian rekomendasi produk dan penyusunan strategi promosi seperti paket penjualan produk atau bundling produk yang sering dibeli secara bersamaan. Kesimpulan dari temuan ini adalah bahwa penerapan algoritma Apriori ini mampu mengidentifikasi pola asosiasi pembelian produk berdasarkan data penjualan, salah satunya adalah kecenderungan pembelian produk Aice Semangka 65g dan le minerale 330ml, pola asosiasi yang telah diperoleh ini selaras dengan tuuan penelitian dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam strategi promosi seperti bundling produk serta pengelolaan stok yang menjadi lebih efektif.