Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JIKA (Jurnal Informatika)
Muhammad Hilman Fakhriza
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JIKA (Jurnal Informatika)

 1 
Comparison Of K-Means Method And Fuzzy Clustering Algorithm In Determining Customer Satisfaction Test In Delivery Services Muhammad Hilman Fakhriza
Jurnal Informatika Vol 5, No 2 (2021): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v5i2.4511

Abstract

Tanggapan kepuasan pelanggan, tanggapan atau tanggapan yang diberikan oleh konsumen setelah kebutuhannya akan suatu produk atau jasa telah terpenuhi. , maka kualitas layanan menjadi sangat penting untuk persaingan. Perbandingan performansi algoritma clustering dengan pemodelan K-Means Clustering dan pemodelan Fuzzy C-Means didasarkan pada kecepatan proses dan penelusuran parameter perbandingan K-Means dan Fuzzy K-Means mampu menunjukkan hasil yang diusulkan. cara efektif dari hasil pengelompokan. Oleh karena itu, uji komparasi antara kedua metode data mining pada K-mean clustering dan pemodelan Fuzzy K-means adalah untuk menentukan metode algoritma terbaik dalam menganalisis tingkat kepuasan pelanggan dalam jasa pengiriman
ANALISIS PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA “PT.SUKANDA DJAYA Muhammad Hilman Fakhriza; Khairul Umam
Jurnal Informatika Vol 5, No 1 (2021): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v5i1.3236

Abstract

Kepentingan Klasterisasi produk menjadi salah satu penentu pengembangan produk sebuah perusahaan dalam aktifitas penjualan. Penelitian lanjut terhadap variable produk terlaris menjadi point penting yang perlu dikembangkan sebaik mungkin. PT Sukanda Djaya. Diamond Cold Storage hari ini. Diketahui adanya kekurangan dalam masalah loading barang yang paling laris untuk di bawa oleh bagian salesman, dan menjadi rekomendasi Karena belum pernah melakukan pengukuran produk terlaris, untuk mengetahui produk mana yang paling laris yang ada di daerah tertentu untuk memudahkan salesman membawa produk yang paling laris agar tidak terjadi penumpukan yang kurang komsumtif. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu salesman membawa produk yang laris agar tidak terjadi kesia-siaan dalam membawa produk yang kurang komsumtif. Untuk metode yang digunakan adalah metode Algoritma K means Clustering, Clustering merupakan salah satu teknik dari salah satu fungsionalitas data mining, Algoritma Clustering merupakan Algoritma pengelompokan jumlah data sejumlah data menjadi kelompok-kelompok data tertentu (cluster). Sehingga dengan adanya pengelompokan data ini pihak perusahaan dapat mengetahui barang paling laris, laris dan tidak laris. Sehingga barang yang ada digudang tidak menumpuk. Dari penitian ini output yang dihasilkan yaitu, barang paling laris sebanyak 10, kurang laris sebanyak 4. Dengan adanya pengolahan data yang dilakukan diharapkan dapat memberikan solusi kepada pihak perusahaan agar dapat mengetahui mana barang yang paling laris dan mana barang yang tidak laris.
Co-Authors Ispandi Ispandi Khairul Umam Lasman Effendi Ridatu Oca Nitra