Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Sri Marliska Hutabarat
STMIK Pelita Nusantara
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Transportation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma K-Means Sri Marliska Hutabarat; Anita Sindar
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 2, No 2 (2019): OKTOBER 2019
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (221.967 KB) | DOI: 10.32672/jnkti.v2i2.1555

Abstract

Ketersediaan suku cadang sepeda motor di PT. Motorindo Perkasa Raya harus dimonitor untuk menghindari kekosongan barang. Masalah tidak memiliki laporan mengenai sebagian besar barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan menjadi kendala. Mengolah barang masuk dan keluar yang tidak diproses dengan sistem membutuhkan teknik mengelola barang. Semakin lengkap jenis-jenis suku cadang, kebutuhan pelanggan akan terpenuhi. Pengumpulan suku cadang yang tersedia akan dibagi menjadi beberapa kelompok untuk mendapatkan suku cadang yang paling banyak dibeli pelanggan untuk setiap transaksi. Penambangan data bersumber dari basis data mentah. Ini menimbulkan masalah dalam database yang cenderung dinamis, lengkap, membumi dan besar. Algoritma k-berarti Clustering mampu dan efektif untuk menemukan cluster dalam data. Halaman pengguna formulir perhitungan ini akan menentukan jumlah cluster pada pusat perhitungan dan iterasi maksimum data yang telah dimasukkan ke dalam sistem. Tujuan dari penerapan K-mean adalah untuk menemukan nilai dari barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan sehingga memudahkan untuk menyediakan suku cadang. Hasil perhitungan Algoritma K-Mean: C1 (tinggi) ada 14 item, C2 (sedang) ada 2 item, C3 (rendah) ada 74 item.
Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma K-Means Sri Marliska Hutabarat; Anita Sindar
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 2, No 2 (2019): OKTOBER 2019
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v2i2.1555

Abstract

Ketersediaan suku cadang sepeda motor di PT. Motorindo Perkasa Raya harus dimonitor untuk menghindari kekosongan barang. Masalah tidak memiliki laporan mengenai sebagian besar barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan menjadi kendala. Mengolah barang masuk dan keluar yang tidak diproses dengan sistem membutuhkan teknik mengelola barang. Semakin lengkap jenis-jenis suku cadang, kebutuhan pelanggan akan terpenuhi. Pengumpulan suku cadang yang tersedia akan dibagi menjadi beberapa kelompok untuk mendapatkan suku cadang yang paling banyak dibeli pelanggan untuk setiap transaksi. Penambangan data bersumber dari basis data mentah. Ini menimbulkan masalah dalam database yang cenderung dinamis, lengkap, membumi dan besar. Algoritma k-berarti Clustering mampu dan efektif untuk menemukan cluster dalam data. Halaman pengguna formulir perhitungan ini akan menentukan jumlah cluster pada pusat perhitungan dan iterasi maksimum data yang telah dimasukkan ke dalam sistem. Tujuan dari penerapan K-mean adalah untuk menemukan nilai dari barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan sehingga memudahkan untuk menyediakan suku cadang. Hasil perhitungan Algoritma K-Mean: C1 (tinggi) ada 14 item, C2 (sedang) ada 2 item, C3 (rendah) ada 74 item.
Co-Authors Anita Sindar