Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Riau Jurnal Teknik Informatika
Mi’rajul Rifqi
Universitas Pasir Pengaraian
Computer Science & IT Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BAIK DAN GIZI BURUK PADA BALITA (STUDI KASUS KABUPATEN ROKAN HULU) Dona Dona; Mi’rajul Rifqi
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 7 No 2 (2022): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v7i2.2171

Abstract

Kekurangan gizi atau yang biasa disebut malnutrisi merupakan salah satu masalah kesehatan yang cukup sering menimpa balita-balita di Indonesia. Kepedulian orang tua dan aparat desa (dalam hal ini petugas Pusat Pelayanan Kesehatan Masyarakat – PUSKESMAS) untuk memantau gizi balita sangat diperlukan. Penelitian yang dilakukan mencoba untuk melakukan pengelompokan 15 balita di Kab. Rokan Hulu kedalam 2 cluster status gizi. Pengelompokan status gizi balita di Kab. Rokan Hulu menggunakan metode K-Means dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu : penentuan tujuan bisnis, pengumpulan data 15 balita di Kab. Rokan Hulu, pengelompokan status gizi balita ke dalam 2 cluster yaitu cluster 1 - gizi baik; cluster 2 -Gizi Baik, pengelompokan status gizi balita menggunakan algoritma K-Means, dan yang terakhir melakukan pengujian dengan membandingkan hasil pengelompokan algoritma K-means dan Rapid Miner. Kata kunci : Data Mining , Clustering , K -Means
Penerapan Data Mining Terhadap Penjualan Produk Kosmetik Menggunakan Algoritma K-Means Dona Dona; Khairul Sabri; Kiki Yasdomi; Mi’rajul Rifqi; Hendri Maradona; Chandra Yuliansyah; Dina Rahayu
Riau Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 3 (2025): November 2025
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjti.v4i3.4275

Abstract

Kehidupan wanita tidak bisa dipisahkan dari kosmetik. Selain untuk mempercantik diri, kosmetik juga digunakan untuk keperluan kesehatan. Kosmetik pada dasarnya adalah salah satu kebutuhan pokok wanita. Oleh karenanya setiap hari data transaksi penjualan pada toko Putri Kosmetik Pasir Pengaraian semakin bertambah dan menyebabkan penyimpanan data menjadi sangat besar, sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh pelanggan. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah sistem data mining terhadap penjualan produk kosmetik menggunakan algoritma K-Means yang bertujuan untuk mengetahui minat pembeli terhadap suatu produk sehingga bisa dipastikan persediaan produk yang laku terjual atau belum laku terjual. Manfaat penelitian ini adalah mencegah kehabisan stok dan terjadi penumpukan produk yang belum laku terjual. Metode yang digunakan dalam pengelompokan produk adalah menggunakan metode K-Means agar dapat diketahui produk yang terlari dan kurang laris. Data produk dikelompokkan berdasar kemiripan data, sehingga data dengan nilai yang sama akan berada dalam satu cluster. Dengan adanya cluster stok produk dengan masing-masing tingkat pergerakan stok yang dimiliki ini memungkinkan dijadikannya acuan dalam memprediksi persediaan produk sesuai dengan kebutuhannya. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Co-Authors Chandra Yuliansyah Dina Rahayu Dona Dona Dona Dona Hendri Maradona, Hendri Khairul Sabri Kiki Yasdomi