Articles
<![CDATA[Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam Menentukan Persediaan Stok ]]>
<![CDATA[Rian Pratama]]>;
<![CDATA[Baenil Huda]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Huban Kabir]]>
<![CDATA[ METIK JURNAL Vol 6 No 2 (2022): METIK Jurnal ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Mulia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47002/metik.v6i2.379
<![CDATA[Dalam bisnis ritel, persediaan merupakan faktor penting yang perlu diperhitungkan. Jumlah persediaan yang keluar masuk harus dipeerhitungkan. Alasannya adalah agar stok persediaan tetap stabil dan juga untuk menghindari kerugian yang disebabkan oleh kadaluarsa. Masalahnya adalah setiap item memiliki pembelian yang berbeda. Oleh karena itu, diperlukan perhitungan untuk memprediksi item apa saja yang perlu ditambah atau dikurangi di gudang. Berdasarkan permasalah tersebut, metode klasifikasi data mining digunakan dalam menentukan algoritma yang cocok untuk prediksi persediaan. Dua algoritma yang digunakan adalah algoritma C4.5 dan Naive Bayes. Setelah dilakukan pengujian kedua algoritma tersebut menggunakan tools RapidMiner, didapatkan hasil bahwa algoritme C4.5 memberikan nilai akurasi sebesar 96.80%, sedangkan algoritma Naive Bayes memberikan hasil sebesar 91.20%. Kesimpulannya adalah algoritma C4.5 baik untuk prediksi persediaan.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids ]]>
<![CDATA[Tita Puspita Sari]]>;
<![CDATA[April Lia Hananto]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Tukino Tukino]]>;
<![CDATA[Shofa Shofia Hilabi]]>
<![CDATA[ Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 6 No. 1 (2023): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29408/jit.v6i1.7423
<![CDATA[The most crucial component of everyone's life is their health, especially for young people, health problems that often arise in the younger generation are promiscuity or free sex. HIV/AIDS cases were reported in the last 30 years, from 1992 to 2022 as many as 2,052 were infected with HIV/AIDS. Dozens of them are students and college students. This study's objective was to cluster the total cases of HIV/AIDS based on sub-districts in Karawang district. Seeing which areas need more attention in dealing with cases of HIV/AIDS transmission and the areas with the highest cases can serve as a manual for choosing the highest areas and these areas can be the main focus. The approach adopted for this study is data mining. To solve the existing problems, the authors use the K-Means algorithm using 4 clusters to find out which sub-district groups have very high, high, medium and low numbers of HIV/AIDS cases by calcualating the centroid/mean of the cluster data. The results of the study contained 4 clusters as follows: cluster 0 with low criteria earned 73%, cluster 1 with very high criteria earned 3%, cluster 2 with medium criteria earned 7%, and cluster 3 with high criteria earned 17%.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Hasil Penjualan Minuman Ringan Pada Koperasi Berdasarkan Jenis Barang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Awaljan Situmorang]]>;
<![CDATA[Tukino Tukino]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Sandi Ahmad]]>
<![CDATA[ Jurnal Tika Vol 7 No 3 (2022): Jurnal Teknik Informatika Aceh ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen - Aceh ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (508.815 KB)
|
DOI: 10.51179/tika.v7i3.1565
<![CDATA[The joint cooperative store is one of the efforts given by the joint cooperative management to increase cooperative income by calculating profits every year and distributing them to cooperative members in the form of money, commonly known as SHU or the remaining results of operations. However, there are still shortcomings in the implementation of cooperative sales management, one of which is the sale of soft drinks. There are still errors in determining the high and low volume of beverage sales. This research will help cooperative managers to categorize beverage sales data so that customer demand for soft drinks can be fulfilled properly. The data collected from January 2020 to September 2022 is the sale of 11,945 drinks from 15 soft drinks at the Koperasi Bersama store. This research aims to group the sales recapitulation results into a cluster using a data mining approach using the K-Means clustering algorithm. Grouping sales data according to its characteristics. The results of this study indicate that 1 soft drink is included in cluster 0 which is classified as high sales volume, while 14 soft drinks are included in cluster 1 which is classified as low sales volume.]]>
<![CDATA[Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada Tanurmutmainah Tour Menggunakan Algoritma K-Means ]]>
<![CDATA[Muhamad Djaka Permana]]>;
<![CDATA[April Lia Hananto]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Baenil Huda]]>;
<![CDATA[Tukino Paryono]]>
<![CDATA[ Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 1 (2023): Komtekinfo ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Putra Indonesia YPTK Padang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332
<![CDATA[Wisata religi khususnya umroh dan haji semakin diminati oleh masyarakat saat sekarang ini. Tanurmutmainah Tour merupakan salah satu agen travel yang bergerak dibidang jasa wisata relegi untuk memberikan layanan umroh dan haji. Fakta yang terjadi bahwa Tanurmutmainah Tour memiliki banyak data jamaah yang berbeda-beda, sehingga permasalahan yang dihadapi dalam hal ini adalah sulitnya menemukan pengetahuan seputar strategi yang dibutuhkan dalam pengembangan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka, penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data jemaah umroh dan haji dengan menggunakan algoritma K-Mean Cluster. Algoritma tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokan data guna melihat minat calon jemaah umroh dan haji dalam memilih paket yang telah disediakan. Pengelompokan tersebut akan menyajikan kategori C1 (Sangat Diminati), C2 (Diminati) dan C3 (Kurang Diminati). Proses kluster nantinya akan menguji sejumlah 27 dataset penelitian calon jemaah umroh haji yang tercatat didatabase sistem Tanurmutmainah Tour. Berdasarkan proses kinerja algoritma K-Means, bahwa hasil proses kluster menghasilkan 38% kelompok sangat diminati dengan paket kamar Quad, 34% kelompok diminati dengan paket kamar Triple, dan 28% kelompok kurang diminati untuk paket kamar Double. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja algoritma K-Means telah sesuai untuk melakukan proses klusterisasi kategori paket yang akan dipilih bagi calon jemaah umroh dan haji Tanurmutmainah Tour. Dengan hasil tersebut maka kontribusi penelitian mampu memberikan informasi baru kepada pihak pengelola Tanurmutmainah dalam strategi pelayanan kepada calon jemaah umroh dan haji.]]>
<![CDATA[Prediction of Rice Field Planted Area with CRISP-DM Using Classification and Regression Tree (Cart) Algorithms : Prediksi Luas Tanam Sawah dengan CRISP-DM Menggunakan Algoritma Classification and Regression Tree (Cart) ]]>
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Apriade Voutama]]>;
<![CDATA[Garno]]>
<![CDATA[ SYSTEMATICS Vol 5 No 1 (2023): April 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Singaperbangsa Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35706/sys.v5i1.8755
<![CDATA[Every year the area of paddy fields in Karawang Regency has increased and decreased due to land conversion. Climate change also causes changes in the amount of rain and rain patterns that cause shifts in the beginning of the season and the planting period. If the decrease in planting area will be affected, then the price of rice will increase and farmers will maintain the area and not convert their rice fields to function, therefore a study was conducted to predict the rice planting area in order to know the description of the area of rice planted in Karawang Regency will increase. , decreased or stabilized. So the search for information on the data on the area of rice planting in Karawang Regency was carried out. A total of 180 data were processed using data mining techniques so that they could mine information from the data. Data mining is a technique of extracting or new discoveries from large data and then extracting the data into information that can later be used. Experiments were carried out using the CART algorithm and cross validation using the Weka tools. The results of the evaluation carried out can be concluded that the CART algorithm using different K values provides different evaluation results. The performance of the algorithm is seen from the accuracy, precision, recall and F-Measurement, thus providing different performance values for each result. The value of k=8 has the highest accuracy value, which is 90% with precision 0.918%, recall 0.906% and F-measure 0.949%.]]>
<![CDATA[Pengelompokkan Data Obat-Obatan Pada Pelayanan Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Anita Saptiani]]>;
<![CDATA[Baenil Huda]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Arif Budimansyah Purba]]>
<![CDATA[ JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Vol 10 No 3 (2022): Jursima Vol.10 No.3 Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS INDOBARU NASIONAL ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47024/js.v10i3.510
<![CDATA[ABSTRAK Pada perencanaan kebutuhan obat yang akurat maka pengadaan obat itu menjadi lebih efektif serta efisien, sehingga dapat tersedia dengan jenis dan jumlahnya sesuai dengan yang dibutuhkan. Clustering data mining ini bisa dipakai menganalisa pemakaian obat, perencanaan dan pengelolaan obat di Puskesmas . Metode yang akan diaplikasikan yaitu metode clustering pada data obat menggunakan algoritma K-Means yang dapat membagi data pada cluster sehingga data yang mempunyai kesamaan akan dijadikan satu kelompok dan data yang berbeda akan dikelompokkan pada kelompok lainnya. Tujuan penelitian ini yaitu mengelompokkan data obat di Puskesmas Karangsambung yang dapat digunakan sebagai acuan untuk pengambilan keputusan dalam perencanaan dan persediaan obat di Puskesmas Karangsambung. Pada hasil penelitian ini yaitu mengelompokkan tingkat pemakaian obat pada Puskesmas Karangsambung, yang datanya diambil dari tahun 2019 sampai 2022. Data yang dihasilkan dikelompokan menjadi 3 cluster, yang nantinya pemakaiannya dikelompokkan tinggi, sedang, rendah.]]>
<![CDATA[Pengelompokkan Data Obat-Obatan Pada Pelayanan Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Anita Saptiani]]>;
<![CDATA[Baenil Huda]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Arif Budimansyah Purba]]>
<![CDATA[ JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Vol 10 No 3: Jursima Vol.10 No.3 ]]>
Publisher : <![CDATA[INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS INDOBARU NASIONAL ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47024/js.v10i3.510
<![CDATA[ABSTRAK Pada perencanaan kebutuhan obat yang akurat maka pengadaan obat itu menjadi lebih efektif serta efisien, sehingga dapat tersedia dengan jenis dan jumlahnya sesuai dengan yang dibutuhkan. Clustering data mining ini bisa dipakai menganalisa pemakaian obat, perencanaan dan pengelolaan obat di Puskesmas . Metode yang akan diaplikasikan yaitu metode clustering pada data obat menggunakan algoritma K-Means yang dapat membagi data pada cluster sehingga data yang mempunyai kesamaan akan dijadikan satu kelompok dan data yang berbeda akan dikelompokkan pada kelompok lainnya. Tujuan penelitian ini yaitu mengelompokkan data obat di Puskesmas Karangsambung yang dapat digunakan sebagai acuan untuk pengambilan keputusan dalam perencanaan dan persediaan obat di Puskesmas Karangsambung. Pada hasil penelitian ini yaitu mengelompokkan tingkat pemakaian obat pada Puskesmas Karangsambung, yang datanya diambil dari tahun 2019 sampai 2022. Data yang dihasilkan dikelompokan menjadi 3 cluster, yang nantinya pemakaiannya dikelompokkan tinggi, sedang, rendah.]]>
<![CDATA[DESIGN OF E-COMMERCE DISTRO USING RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) MODEL ]]>
<![CDATA[Apriade Voutama]]>;
<![CDATA[Garno Garno]]>;
<![CDATA[Agung Susilo Yuda Irawan]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Informatika Vol. 4 No. 4 (2022): September 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Kresnamedia Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (799.582 KB)
|
DOI: 10.34288/jri.v4i4.130
<![CDATA[Information technology is developing so rapidly that it has become a significant need in all fields. One is in the Business of buying and selling clothes at the Celsius distribution. Sales are still carried out traditionally or using less good places for distribution because they rely only on customers who come to the store, so the innovation of online sales technology or e-business is needed. The creation is to build e-commerce as a medium for buying and selling online with a broader market coverage. E-commerce is a system designed to process goods and services' buying, selling, and marketing through an electronic system. They built this e-commerce using UML (Unified Modeling Language) and PHP-MySql programming language. Some UML diagrams are used, such as Usecases, Activity Diagrams, Sequence Diagrams, and Class Diagrams, and assisted with interface design before being translated into applications. Its e-commerce is built into two parts: the admin panel and the user panel on the system, where this e-commerce is based on a website. The admin panel is managed by the section owner as the manager of online sales management, while the board is the system user who makes transactions from the system. The tests involve random owners and users to get responses to the e-commerce so that they are implemented on an ongoing basis.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan pada Media Alkes: Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Sales of Medical Devices in Medical Devices ]]>
<![CDATA[Uktupi Nijunnihayah]]>;
<![CDATA[Shofa Shofiah Hilabi]]>;
<![CDATA[Fitria Nurapriani]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>
<![CDATA[ MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Riset dan Publikasi Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1326
<![CDATA[Media Alkes Perusahaan ini bergerak dalam bidang industri Alat Kesehatan. Perusahaan ini menyediakan berbagai produk seperti jarum kursi roda, alat infus, alat monitor tekanan darah, dan lain-lain. Media Alkes juga aktif menerapkan strategi bisnis untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun sering terjadi kekurangan stok dan barang menumpuk di dalam perusahaan ini. Peneliti telah mengelola dan menganalisis data penjualan yang ada untuk memahami kebutuhan pelanggan terhadap Alat Kesehatan. Dalam menghadapi tantangan tersebut, peneliti mengusulkan algoritma K-Nearest Neighbor untuk memprediksi penjualan Alat Kesehatan di Media Alat Kesehatan. Informasi mengenai jumlah penjualan Alat Kesehatan dengan kriteria Sangat laris, Cukup laris dan Kurang laris dapat dilihat melalui data penjualan tahun 2020 hingga tahun 2022 pada Media Laporan Penjualan Alat Kesehatan. Penelitian dilakukan dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) baik dengan perhitungan secara manual maupun menggunakan sistem RapidMiner. Hasil dari prediksi yang menggunakan sistem RapidMiner menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95,00% dari data yang disebut penjualan. Dengan hasil prediksi yang didapat yang Sangat bagus tersebut, metode ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam merencanakan penjualan di masa depan. Dengan menerapkan prediksi ini, perusahaan dapat mengelola stok barang dengan secara efisien dan menghindari kehabisan stok serta memuat barang yang tidak diinginkan.]]>
<![CDATA[Membangun Identitas Digital Workshop Pembuatan Website Dengan Wordpress (Pesantren At-Taubah Karawang) ]]>
<![CDATA[Cici Emilia Sukmawati]]>;
<![CDATA[Ayu Ratna Juwita]]>;
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Trisya Nurmayanti]]>;
<![CDATA[Rigger Damaiarta Tejayanda]]>;
<![CDATA[Muhamad Agus Faisal]]>
<![CDATA[ Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Vol. 4 No. 1 (2024): Mei 2024 - Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesian Scientific Journal ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59395/abdiformatika.v4i1.209
<![CDATA[Workshop "Membangun Identitas Digital: Workshop Pembuatan Website dengan WordPress" di Pesantren At Taubah Karawang merupakan kegiatan yang bertujuan untuk memberikan pemahaman dan keterampilan kepada peserta dalam membangun identitas digital lembaga pendidikan melalui pembuatan dan pengelolaan website. Workshop ini berhasil mencapai beberapa hasil yang signifikan, antara lain pemahaman konsep identitas digital yang lebih baik, keterampilan penggunaan platform WordPress yang lebih mahir, dan peningkatan kualitas konten digital lembaga. Selain memberikan manfaat bagi Pesantren At Taubah Karawang dalam memperkuat identitas digitalnya, workshop ini juga memberikan dampak positif jangka panjang dalam pengembangan sumber daya manusia dan pemberdayaan masyarakat di era digital saat ini. Saran yang diberikan meliputi pengembangan konten berkelanjutan, pemanfaatan media sosial, peningkatan interaksi dengan pengguna, pelatihan dan pembinaan lanjutan, serta evaluasi dan pembaruan reguler terhadap website. Diharapkan workshop ini dapat menjadi langkah awal yang bermanfaat bagi Pesantren At Taubah Karawang dalam memanfaatkan teknologi digital untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan pelayanan kepada masyarakat.]]>
