Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Aisyiyah Rakhma Devi, Putri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN METODE TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN TIKAR LIPAT: STUDI KASUS UD. ANUGRAH TIKAR LIPAT LAMONGAN Wardana, Wahyu Candra; Aisyiyah Rakhma Devi, Putri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9777

Abstract

Dalam dunia bisnis, prediksi penjualan merupakan faktor penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Prediksi yang akurat tentang penjualan suatu produk dapat membantu perusahaan mengatur produksi, persediaan, dan strategi pemasaran yang efektif. Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan antara tiga metode time series yang populer, yaitu Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES), untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan ketiga metode time series tersebut dalam hal kemampuannya mereka untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Penelitian ini telah menghasilkan suatu sistem prediksi penjualan tikar lipat dengan menerapkan metode time series yang terbaik yaitu Single Exponential Smoothing, jika ditinjau dari hasil rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE) dari perbandingan tiga metode prediksi time series, metode Single Exponential Smoothing menghasilkan nilai MAPE lebih kecil jika dibandingkan dengan metode Weighted Moving Average dan Simple Moving Average. Maka dapat di simpulan bahwa prediksi penjualan tikar lipat produk tikar lipat Mesin untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,9 dan untuk produk tikar lipat Manual untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,7 dalam kaitannya dengan prediksi data penjualan tikar lipat
IMPELEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING PENDUDUK MISKIN DI DESA SETROHADI MENGGUNAKAN ALGORITMA PILLAR K-MEANS Aditiya Perdana, Rafly; Aisyiyah Rakhma Devi, Putri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9796

Abstract

Kemiskinan adalah keadaan dimana terjadi ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan Kesehatan. Masalah kemiskinan masih menjadi perhatian penting yang harus ditindaklanjuti oleh pemerintah. Menurut salah satu masyarakat di Desa Setrohadi, terdapat masalah penyaluran bantuan yang kurang merata dan tepat sasaran. Hal tersebut disebabkan karena kurangnya ketelitian serta rumitnya pengelolahan data dalam menentukan penduduk miskin yang menjadi prioritas utama penerima bantuan serta belum tersedianya sistem yang dapat digunakan untuk mengetahui penduduk miskin di Desa Setrohadi berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan, dari permasalahan tersebut dapat dibuat Sistem Pengelompokkan Penduduk Miskin Berbasis Web Menggunakan Metode Pillar K-Means. Dimana sistem yang digunakan dapat memberikan informasi mengenai pemetaan hasil klasterisasi data yang proses clusteringnya menggunakan metode Pillar K-Means, yang nantinya dapat membantu pihak desa dalam mengelompokkan penduduk yang tergolong miskin dan data yang diperoleh lebih akurat. Hasil pengelompokkan data penduduk miskin di Desa Setrohadi menggunakan Algoritma Pillar K-Means dengan 2 cluster, cluster 1 berjumlah 127 data kepala keluarga dan cluster 2 berjumlah 96 data kepala keluarga dengan nilai evaluasi performa menggunakan DBI didapatkan hasil 0,9911.
Co-Authors Aditiya Perdana, Rafly Wardana, Wahyu Candra