Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

PENGGUNAAN METODE KLASTERISASI K-MEANS DALAM MENENTUKAN MINAT JURUSAN PADA PROSES PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU Tajrin Tajrin; Kevin Agape Tampubolon; Ronasib Haryanto Syahputra; Piltodam Luhut Gunawan Silaban
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.934

Abstract

Al Manar High School is one of the schools under the auspices of the Al Munawwarah Al Manar Islamic Education Foundation which is located in Medan City. Al Munawwarah has several educational units, namely, SMA, Aliyah, SMP, MTs and SD. Where every year Al Manar High School always accepts 200 new students each year. This results in schools not utilizing PPDB data properly. However, data utilization for strategic needs for both promotion and marketing evaluation has not been fully carried out using existing data. One way to make it easier to determine marketing promotion is with the K-Means algorithm. This research will recommend the determination of majors for new students of Al -Manar High School by processing data on written test exam scores on new students, student majors consist of 2 namely Science and Social Sciences while the exam variables carried out consist of mathematics, Indonesian language, English, Science and Social Sciences, this research uses new student data as many as 145 students. With this research, the percentage level of grouping new student majors is higher, based on selected attributes with the K-Means Clustering algorithm. The test resulted in a science grouping of 113 students and a social science grouping of 35 students and resulted in an accuracy rate of 52.9%.
ANALISIS PERFORMANSI METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DALAM PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUSU Tajrin Tajrin; Hendra Hendra; Juan Fernando Gurning
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 1 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i1.1222

Abstract

This study aims to address the issue of milk inventory control at PT. Indodairy Continental by applying the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. The uncertainty in milk demand, influenced by changes in consumer consumption patterns and market fluctuations, poses challenges in accurate production and distribution planning. This research uses historical milk sales data from the past several years to build an ARIMA model. The data undergoes several steps, including data collection and plotting, stationarity testing using ACF and PACF, differencing, and parameter estimation of the ARIMA model. The analysis results indicate that the data is stationary, and the ARIMA (1,0,0) model is selected as the best model based on the significance test. This model is used to forecast milk sales for the next six months. The predictions indicate an increase in monthly sales, allowing the company to optimize production and distribution processes, reduce costs, and improve customer satisfaction.
Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Bengkel Ahass Karya Servis Di kota Medan Menggunakan Metode K-Means Clustering Tajrin Tajrin; Muhammad Said; Adinda Ruth Simwani Sinaga
Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) Vol. 6 No. 4 (2025): Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ)
Publisher : Yayasan Pendidikan Riset dan Pengembangan Intelektual (YRPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/msej.v6i4.8036

Abstract

AHASS Karya Servis menghadapi penurunan kepuasan dan loyalitas pelanggan, sehingga penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan persepsi terhadap lima dimensi kualitas layanan guna menyusun strategi peningkatan pelayanan yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini menggunakan metode K Means dengan menggunakan 324 resnponden. Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode K-Means Clustering, pelanggan AHASS Karya Servis berhasil dikelompokkan ke dalam dua klaster utama berdasarkan tingkat kepuasan terhadap layanan yang diberikan; klaster pertama menunjukkan kepuasan yang tinggi pada aspek kualitas produk dan pelayanan kasir, sementara klaster kedua lebih menekankan kenyamanan fasilitas seperti ruang tunggu dan toilet, sehingga hasil pengelompokan ini dapat dijadikan dasar bagi bengkel untuk menyusun strategi pelayanan yang lebih tepat dan sesuai dengan karakteristik masing-masing segmen pelanggan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode K-Means Clustering efektif dalam mengelompokkan pelanggan AHASS Karya Servis berdasarkan tingkat kepuasan mereka, yang terbagi menjadi dua klaster utama dengan preferensi berbeda, sehingga hasil ini dapat dimanfaatkan bengkel untuk merancang strategi peningkatan layanan yang lebih tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan setiap segmen pelanggan.
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING DELIVERY SERVICES AT DEDY SEGAR USING FUZZY SAW Tajrin Tajrin; Christoper Celinson
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 8 No 2 (2025)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v8i2.9889

Abstract

Expedition service companies play a crucial role in ensuring the smooth distribution of goods, especially for businesses involved in selling fresh products, such as Dedy Segar. However, the current delivery service selection process at Dedy Segar is still manual and lacking a structured system to evaluate, making it difficult to compare multiple important criteria such as estimated delivery time, cost, and service quality. This manual approach consumes time and effort, increases the risk of inconsistent and suboptimal decisions, and struggles to handle uncertainty in qualitative assessments. This issue poses a risk to operational efficiency and customer satisfaction, highlighting the need for a more systematic and reliable decision-making tool.. To address this problem, this study proposes a solution through the implementation of the Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) method in a web-based decision support system. The FSAW method combines the advantages of fuzzy logic in handling uncertainty and the SAW method's simplicity in weighting criteria, making it suitable for evaluating subjective and imprecise data in delivery service selection. The objective of this research is to optimize the selection process of delivery services by enhancing efficiency, accuracy, and objectivity, as well as to handle uncertainty in criteria assessment. The results show that the system successfully provides recommendations based on preference values, with the highest ranking achieved by GoSend (91.00), followed by SiCepat Ekspres (87.00), Lalamove (83.50), JNE and GrabExpress (77.75), J&T Express (71.50), and TIKI and Wahana at the lowest positions. Thus, the system has proven to be effective in supporting optimal decision-making for selecting delivery services for Dedy Segar.
Analysis of Sales Forecasting Methods for Homer Paint Using the Autoregressive Integrated Moving Average Algorithm Tajrin Tajrin; Buana Hastantri; Billy Natio
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 6, No 2 (2026): Juni (OnProgress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v6i2.9151

Abstract

Cat merupakan sebuah bubuk ataupun cairan yang di dalamnya mengandung pigment yang ketika di implemenatasikan pada suatu tembok atau permukaan akan menghasilkan suatu lapisan tipis yang bertujuan untuk melindungi, memperkuat dan memperindah permukaan tersebut. Perusahaan cat merupakan salah satu perusahaan yang memiliki peran penting dalam sektor properti dan konstruksi bangunan. Homerpaint hadir sejak tahun 2012 yang telah memfokuskan diri sebagai perusahaan jasa aplikator cat profesional. Setiap perusahaan pasti bertujuan untuk meningkatkan usahanya, tujuan tersebut bisa diperoleh dengan mempertahankan dan terus meningkatkan laba perusahan dengan meningkatkan penjualan produknya, berbagai metode penjualan untuk dapat meningkatkan volume penjualan salah satunya dengan metode analisis data menggunakan model ARIMA yang merupakan salah satu model peramalan yang memanfaatkan sepenuhnya data dimasa lalu dan sekarang untuk melakukan peramalan jangka pendek yang akurat. Pada penelitian ini PT. Dayakimia Jaya Mandiri pada tahun 2026 diperkirakan prediksi penjualan bergerak di kisaran 140-180 cat. PT. Dayakimia Jaya Mandiri bulan depan tidak mengikuti lonjakan besar seperti data aktual yang cenderung stabil dan fluktuasi dengan evaluasi model yang di dapat nilai MSE: 46.12 dan MAPE: 6.24%. Model tersebut menghasilkan nilai MAPE sebesar 6,24% yang menunjukkan tingkat akurasi prediksi sangat baik.
SISTEM INFORMASI PENDATAAN BARANG MASUK DAN KELUAR PADA PT. SHAMROK MANUFACTURING CORPORA Tajrin Tajrin
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 1, No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v1i1.700

Abstract

Abstrak— PT. Shamrok Manufacturing Corpora merupakan perusaan yang bergerak di bidang sarung tangan, saat ini perusahaan masih menggunakan proses manual untuk melakukan proses pendataan barang masuk dan keluar. Tentunya hal tersebut akan memakan waktu yang cukup lama untuk melakukan proses terhadap data sehingga tidak efisien kemungkinan lainnya yang dapat terjadi yaitu data yang dicatat pada lembaran kertas tersebut kotor, rusak, maupun hilang. Untuk mengatasi kekurangan tersebut maka di bangun sebuah sistem informasi pendataan barang masuk dan keluar untuk dapat mempermudah dalam proses pendataan surat masuk dan keluarKata Kunci— Sistem Informasi, barang masuk dan barang keluar. Abstract— PT. Shamrok Manufacturing Corporation is a company engaged in the field of gloves, currently the company is still using a manual process to collect data in and out of goods. Of course this will take a long time to process the data so that it is not efficient that other possibilities that can occur are the data recorded on the sheet of paper is dirty, damaged, or lost. To overcome these deficiencies, an information system for data collection of goods in and out was built to be able to facilitate the data collection process for incoming and outgoing mailsKeywords - Information System, incoming and outgoing goods
Implementasi Metode Ripple Down Rules dalam Mendiagnosa Penyakit Lupus tajrin tajrin; Ibnu Rusydi
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 1, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v1i2.1036

Abstract

Penyakit Systemic Lupus Erythethematosus atau Lupus eritematosus  sistemik suatu penyakit yang menyerang seluruh organ tubuh mulai dari ujung  kaki hingga ujung rambut, yang disebabkan oleh penurunan kekebalan tubuh  manusia, dan lebih dikenal penyakit sebagai autoimun. Penyakit ini sebenarnya  telah dikenal sejak jaman Yunani kuno oleh Hipokrates,  namun pengobatan  yang  tepat belum diketahui. Penyakit ini tidak menular, tetapi didapatkan hampir  seluruh penderita Systemic Lupus Erythematosus adalah  perempuan  (80%-89%)
IMPLEMENTASI METODE FORECASTING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA TIME SERIES DALAM MEMPREDIKSI PERMINTAAN CETAK CV. GRAND GRAFIKA Tajrin Tajrin; Yudyi Kuswoyo; Rido Alfrado Ginting
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2024): Agustus
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v5i2.4563

Abstract

Permintaan cetak merupakan salah satu satu hal terpenting dalam industri percetakan. Permintaan cetak yang tidak terduga dapat menyebabkan kelebihan ataupun kekurangan bahan baku serta produk jadi, hal ini lah yang dapat berdampak negatif bagi probabilitas perusahaan. Permintaan cetak juga merupakan tantangan utama bagi industri percetakan dalam memprediksi permintaan cetak yang akurat, hal ini juga lah yang dialami oleh CV. Grand Grafika. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode forecasting dengan menggunakan algortima time series dan menggunakan model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dalam memprediksi permintaan cetak. Dari penelitian ini menghasilkan model ARIMA terbaik yaitu ARIMA (1,0,0) dengan nilai RMSE sebesar 10.69, MAPE sebesar 0.02, dan MAE sebesar 8.69.
Comparative Analysis of Fuzzy C-Means and K-Medoids Algorithms in Addressing the Level of Stunting Distribution in Deli Serdang Regency Tajrin Tajrin; Owen Hartanto; Justin Frederick
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 6, No 2 (2026): Juni (OnProgress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v6i2.9194

Abstract

The health and development of children under five are crucial indicators of a country's social and economic success. Malnutrition in toddlers is a major challenge affecting the quality of human resources. The prevalence of stunting in Indonesia remains high, although there has been a decline. Data from the Indonesian Nutritional Status Survey (SSGI) conducted by the Health Development Policy Agency (BKPK) of the Ministry of Health of the Republic of Indonesia (Kemenkes RI) officially announced that the prevalence of stunting in Indonesia for 2024 will be 19.8%. Deli Serdang Regency in early June 2024 was 45.8% to 23.2% in November 2024 there was a decrease in stunting by 22.6%, although there was a decrease in stunting rates but the figure was still quite high from the national prevalence rate of 19.8%, based on this study the results of the comparison of the Fuzzy C-Mean and K-Medoid algorithms with a total of 394 data produced a lower stunting rate equation in cluster 1 with a different number of regions, and cluster 2 higher stunting rates with a different number of regions, the FCM algorithm produced 51 lower children in cluster 1 in cluster 2 totaling 343 more lower children and higher prevalence and variation between clusters of 71.02% while the K-Medoid algorithm produced 127 short children in cluster 1 in cluster 2 the number of children was very large 899 shorter children and a lower prevalence of 0.417%.