Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.338
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Tajrin Tajrin
universitas prima indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)

 1 
Penerapan Metode Association Rule Dalam Menganalisa Data Penjualan Spare Part Motor Menggunakan Algoritma FP-Growth Tajrin Tajrin; Amelia Tamara; Vivian Wijaya; Josephin Josephin; Davin Kurniawan
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v5i2.584

Abstract

PT. Alfa Scorpii salah satu Showroom yang melayani penjualan sepeda motor yang bermerek Yamaha, melayani servis dan penjualan spare part kendaraan, showroom tersebut juga melayani pembelian sparepart yang tidak khusus servis. Showroom PT. Alfa Scorpii memiliki transaksi yang sangat banyak setiap harinya, data transaksi di Showroom ini sebagaimana sama seperti di Showroom-showroom pada umumnya. Dengan adanya pengetahuan tersebut maka Showroom berkolaborasi menggunakan metode Association Rule dengan algoritma FP Growth. Dalam menerapkan algoritma FP Growth untuk menganalisa data penjualan spare part pada Shoorum memperoleh 7 sempel rule dari ratusan rule dengan menerapkan min support >30 dan confidence 70% dari aplikasi atau program yang sudah di jalankan. Rule yang di peroleh Jika membeli spare part Velg maka membeli spare part Kampas Rem & Asesoris dengan nilai confidence = 75% dan Jika membeli Ban Dalam maka membeli Ban Luar dengan nilai = 83% dan jika membeli Asesoris maka membeli Kampas Rem dengan nilai = 86% dan jika membeli Ban Luar maka membeli Kampas Rem dengan nilai = 71% dan jika membeli Lampu maka membeli Kampas Rem dengan nilai = 78% dan jika membeli Oli maka membeli Kampas Rem dengan nilai = 70% dan jika membeli Oli & Shock maka membeli Kampas Rem dengan nilai = 100%
IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 DALAM KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA DI SMA NEGERI 1 ADIANKOTING KABUPATEN TAPANULI UTARA Tajrin Tajrin; Iron Pawi Hutabarat; Ria Anjelina Simatupang; Husien Cherac
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v5i2.583

Abstract

Dalam sebuah instansi pendidikan atau disebut dengan sekolah, baik itu sekolah di Negeri maupun Swasta, sekolah merupakan ujung tombak dari kemajuan suatu negara. Peranan sekolah sangat penting dalam menyelenggarakan proses belajar mengajar guna menciptakan siswa berakhlak, bertakwa serta berprestasi. Dengan peran yang sangat penting inilah maka sekolah turut serta memberikan beasiswa kepada siswa yang berhak menerimanya berdasarkan criteria-kriteria yang telah di tentutan. Algoritma C5.0 merupakan salah satu algoritma yang dapat mengelola data siswa menjadi suatu keputusan dalam memberikan masukan dalam pemberian beasiswa. Data yang digunakan adalah data masa siswa belajar di sekolah SMA Negeri 1 Adiankonting Kabupaten Tapanulis Utara dan di menggunakan 6 kriteria yaitu nama, jumlah tanggungan orang tua, nilai raport, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, kepemilikan rumah. Laju eror yang dipergunakan sebagai evaluasi algoritma C5.0 dalam klasifikasi pemberian beasiswa adalah 16.7% kesalahan dalam kalsifikasi dari 20 data, ini artinya ada 16 siswa yang tepat di klasifikasikan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENGANALISA PENJUALAN PRODUK BANGO MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO Nova Juliana Panjaitan; Jane Kembarini Barus; Jenny Kembarina Barus; Tajrin Tajrin
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v4i2.317

Abstract

Sistem pendukung keputusan ialah suatu sistem yang dapat membantu baik seseorang maupun perusahaan dalam mengambil keputusan secara akurat dan sesuai dengan tujuan yang di inginkan. Berbagai permasalahan yang dapat diselesaikan menggunakan sistem pendukung keputusan.Dalam masalah ini sistem pendukung keputusan digunakan untuk membantu karyawan dalam menganalisa penjualan produk kecap bango Pada PT. Lotte Mart Indonesia.Metode yang di gunakan dalam penelitian ini ialah metode Fuzzy Tsukamoto, karena metode ini yang paling cocok dan banyak di gunakan dalam memecahkan permasalahan penjualan produk. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dalam 1 bulan penjualan produk cekap bango terdapat minggu pertama dan kedua dengan nilai 75% dengan keputusan buruk, minggu ke tiga 77% dan minggu ke empat 76% dengan keputusan baik.
Co-Authors Adinda Ruth Simwani Sinaga Amelia Tamara David Ebenezer Frans Davin Kurniawan Eri Timothy Napitupulu Fine Aldi Jous Nainggolan Hendra Hendra Husien Cherac Iron Pawi Hutabarat Jane Kembarini Barus Jenny Kembarina Barus Jose Agustin Fernando Marbun Josephin Josephin Juan Fernando Gurning Kevin Agape Tampubolon Maikel Felix Ginting Mohammad Irfan Fahmi Muhammad Said Nadia Damayanti Nainggolan Nova Juliana Panjaitan Piltodam Luhut Gunawan Silaban Ria Anjelina Simatupang Ronasib Haryanto Syahputra Rusydi, Ibnu Sediaman Julianus Gulo Unika Nduru Vivian Wijaya