Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ITEj (Information Technology Engineering Journals) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknisi Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Manurung, Nuriadi
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Mathematics Public Health Social Sciences

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Implementation of the Single Exponential Smoothing Forecasting Method for Product Sales Prediction at UD XYZ Wiguna, Deny Arya; Manurung, Nuriadi; Latiffani, Chitra
JURNAL RISET KOMPUTER (JURIKOM) Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v12i4.8939

Abstract

In the competitive world of business, demand forecasting is a critical aspect of inventory management. Errors in estimating demand can result in various negative impacts, such as excess inventory that increases storage costs or stock shortages that can lead to lost sales opportunities. UD. Haili often faces challenges in managing inventory due to unpredictable fluctuations in demand. In some cases, demand for certain products experiences sudden spikes, while at other times demand drops sharply. This creates the risk of inventory imbalances, leading to increased operational costs and the potential loss of customers. The objective of this study is to apply the single exponential smoothing (SES) method in forecasting demand for goods so that the forecasting results can provide strategic recommendations for UD. Haili in managing inventory based on the forecasting results. The forecasting results using the developed forecasting application indicate that round shrimp paste has the smallest MAPE, using an alpha of 0.4 with 1.26%, square shrimp paste uses an alpha of 0.1 with 1.98%, and triangular shrimp paste uses an alpha of 0.1 with 4.53%.
IMPLEMENTATION OF E-CRM TO INCREASE CONSUMER INTEREST IN UD.NAZWAN TINGGI RAJA DISTRICT WEB BASED Sihotang, Rehani Aulia; Manurung, Nuriadi; Latiffani, Chitra
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.3090

Abstract

Abstract: The development of information technology has experienced very rapid growth, especially the internet. The internet makes a very helpful contribution in the business sector. Tight business competition and the rapid growth of information technology make it easy for customers to switch to other stores. UD. Nazwan has not implemented a service that makes it easier for customers to buy goods easily and is still using the service manually, sales report data is still used in ledgers so it is not efficient to keep neat records, customers have to come directly to the shop to find out what products are being sold so customers are not aware of the latest discounts and products sold in the store. UD. Nazwan is a business that sells pants, shoes, school uniforms, shirts, dresses and sandals. One effort to improve service is by implementing the concept of Customer Relationship Management (CRM). The goal achieved at this stage is the operability of the system design results that have been created. With CRM design, you can increase sales to meet customer needs. This system was created to make it easier for UD. Nazwan sells products, processes data computerizedly and can improve service to customers. Keywords: consumer; E-CRM; UD.nazwan.  Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memudahkan pelanggan untuk beralih ke toko lain. UD. Nazwan belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke toko untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di toko. UD. Nazwan adalah usaha bisnis  yang menjual produk celana, sepatu, seragam sekolah, kemeja, baju dan sendal. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan yang dicapai pada tahap ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain CRM, dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan UD. Nazwan dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Kata kunci: E-CRM; konsumen; UD.nazwan 
K-MEANS CLUSTERING METHOD FEASIBILITY OF SCHOOL BUILDING REHABILITATION IN KABUPATEN ASAHAN Nurhani, Irma; Manurung, Nuriadi; Rahayu, Elly
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3730

Abstract

Abstract: School building construction is an important part of educational facilities and infrastructure. Many elementary school buildings in Asahan Regency are damaged, unfit for use or lack facilities including classrooms and other supporting infrastructure. The results of the selection that are not transparent in deciding the feasibility of rehabilitation and construction of elementary school buildings are often subjective and time-consuming. This causes decisions to be taken that cannot be made as quickly as possible and inequality, where schools that actually need rehabilitation more do not get priority for rehabilitation. The purpose of this study is to implement data mining in the selection of school building construction projects with the K-Means clustering algorithm in clustering the feasibility of rehabilitation of elementary school building construction. The results of this study found 31 elementary schools that are eligible for school building construction rehabilitation and 4 are not eligible for school building construction rehabilitation. This study is expected to provide a significant contribution in increasing the efficiency of school building construction selection and more transparency towards elementary school buildings to be rehabilitated.       Keywords: education authorities; k-means; rehabilitation and construction of school buildings.  Abstrak: Pembangunan gedung sekolah ialah bagian penting dalam sarana dan prasarana pendidikan.  Banyak gedung Sekolah Dasar di Kabupaten Asahan menderita kerusakan, tidak layak pakai atau kekurangan fasilitas meliputi ruang kelas dan infrastruktur pendukung lainnya. Hasil penyeleksian yang bersifat tidak transparan dalam memutuskan kelayakan rehabilitasi dan pembangunan gedung Sekolah Dasar sering kali bersifat subjektif dan memakan waktu lama.Hal tersebut menyebabkan keputusan yang diambil tidak dapat dilakukan secepat mungkin serta ketimpangan, dimana sekolah yang sebenarnya lebih membutuhkan rehabilitasi justru tidak mendapatkan prioritas untuk direhabilitasi. Tujuan penelitian ini ialah mengimplementasi data mining pada pemilihan proyek pembangunan gedung sekolah dengan algoritma K-Means clustering dalam mengcluster kelayakan rehabilitasi pembangunan gedung sekolah dasar. Hasil Penelitian ini terdapat 31 sekolah dasar layak untuk direhabilitasi pembangunan gedung sekolah dan 4 tidak layak untuk direhabalitasi pembangunan gedung sekolah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi penyeleksian pembangunan gedung sekolah dan lebih transparansi terhadap gedung sekolah dasar yang akan direhabilitasi.Kata kunci: dinas pendidikan; k-means; rehabilitasi dan pembangunan gedung sekolah.
DIGITALISASI MANAJEMEN KEBUN BUAH NAGA: PENERAPAN SISTEM PEMANTAUAN DAN PENGELOLAAN BERBASIS IOT Saputra, Herman; Rahayu, Elly; Manurung, Nuriadi; Permana, Yogi Abimanyu
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2025): Volume 6 No. 2 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i2.41890

Abstract

Manajemen kebun buah naga di Dusun Huta 1 Rapuan Ilir, Desa Tanjung Rapuan, Kabupaten Simalungun masih menghadapi berbagai tantangan, seperti inefisiensi pemeliharaan, keterbatasan pemantauan kondisi lingkungan, dan minimnya penerapan teknologi modern. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan solusi berbasis teknologi seperti Internet of Things (IoT). Digitalisasi kebun buah naga melalui IoT akan memungkinkan pemantauan secara real-time terhadap kondisi tanah, kelembapan udara, suhu, dan kebutuhan air. Solusi ini juga mencakup sistem pengelolaan data untuk analisis produktivitas kebun. Program ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi manajemen kebun buah naga melalui instalasi sensor IoT, pelatihan kepada petani, dan pengembangan aplikasi berbasis web untuk analisis data. Target luaran meliputi peningkatan hasil panen, efisiensi penggunaan air, dan pemberdayaan petani dalam memanfaatkan teknologi digital. Program ini diharapkan menjadi model untuk digitalisasi pertanian yang berkelanjutan Dusun Huta 1 Rapuan Ilir.
MODEL GROUP DECISSION SUPPORT SYSTEM DALAM PEMILIHAN MEDIA PROMOSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU PERGURUAN TINGGI SWASTA Manurung, Nuriadi; Amalia, Amalia; Anjani, Anjani
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4246

Abstract

Abstract: To maintain stability and increase student enrollment, various promotional efforts are undertaken, including billboards, school visits, social media, radio, and other channels. However, these promotions do not prioritize appropriate promotional media, resulting in significant costs and resource constraints. The purpose of this study is to evaluate the best promotional media that can assist management in determining efficient promotional media priorities through a decision support system model. The decision support system used is a Group Decision Support System (GDSS) approach with multiple respondents. The method used includes the Multi-Factor Evaluation Process (MFEP), Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), and Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). The BORDA method is used as the final solution for the single best promotional media. The results of the study using the Borda method ranked social media and billboards as the best alternatives, followed by broadcasts and brochures, with radio coming in last. Therefore, this decision support model can help private universities determine more effective and objective student admissions promotion strategies. Keywords: GDSS; Multi-Respondent; Multi Method; Borda; College Promotion Abstrak: Untuk menjaga stabilitas dan meningkatkan jumlah mahasiswa, berbagai upaya promosi dilakukan, termasuk melalui baliho, kunjungan ke sekolah-sekolah, promosi di media sosial, radio, dan lainnya. Namun, promosi yang dilakukan belum mempertimbangkan prioritas media promosi yang tepat, sehingga berdampak pada biaya dan sumber daya yang besar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi media promosi terbaik yang dapat membantu manajemen dalam menentukan prioritas media promosi yang efisien melalui model sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan yaitu Sistem pendukung keputusan yang akan digunakan adalah dengan pendekatan Grup Decission Support System (GDSS) dengan multi responden dan penggunaan metode antara lain Multi Factor Evaluation Process (MFEP), Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dan dengan menggunakan pendekatan metode BORDA sebagai solusi final tunggal media promosi terbaik. Hasil penelitian dengan metode Borda menempatkan media sosial dan baliho sebagai alternatif terbaik, diikuti broadcast dan brosur, sementara radio menempati posisi terakhir. Dengan demikian, model pendukung keputusan ini dapat membantu perguruan tinggi swasta menentukan strategi promosi penerimaan mahasiswa baru secara lebih efektif dan objektif. Kata kunci: GDSS; Multi Responden; Multi Metode; Borda; PromosiPerguruan Tinggi
Classification of Obesity Using The Naïve Bayes Method and K-Nearest Neighbor Ari, Ilham Asy; Amin, Muhammad; Saputra, Andi; Irianto, Irianto; Manurung, Nuriadi
JURNAL TEKNISI Vol 6, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v6i1.5529

Abstract

Abstract: Obesity is a major health problem that significantly impacts quality of life and can trigger various chronic diseases. Early detection of obesity levels is crucial for public health management, but traditional methods such as BMI often have limitations. Solution: This study proposes a data mining-based approach using feature engineering techniques to improve the accuracy of obesity classification. The purpose of this study is to classify obesity levels and compare the performance of Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (KNN) methods. This research method includes preprocessing stages, feature extraction using Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), feature selection using CFS and Chi-Square, classification with Naïve Bayes and KNN, and model evaluation using accuracy and confusion matrix on 2,111 data sets from Kaggle. The results of this study show that on the original data without LDA, KNN achieves a higher accuracy (88.41%) than Naïve Bayes (63.82%). However, after using LDA, the accuracy of Naïve Bayes increased sharply to 93.61%, surpassing KNN's 92.19%. The study concluded that KNN was more effective on raw data, while Naïve Bayes was more optimal when combined with LDA-based dimensionality reduction. Keyword:  classification_ naïve_bayes; data mining; k-nearest neighbor; obesity; LDA; PCA.  Abstract: Obesitas merupakan salah satu masalah kesehatan utama yang berdampak signifikan pada kualitas hidup dan dapat memicu berbagai penyakit kronis. Deteksi dini tingkat obesitas sangat krusial untuk manajemen kesehatan masyarakat, namun metode tradisional seperti BMI seringkali memiliki keterbatasan. Solusi: Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis penambangan data (data mining) menggunakan teknik rekayasa fitur untuk meningkatkan akurasi klasifikasi tingkat obesitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan tingkat obesitas dan membandingkan kinerja metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Metode penelitian ini mencakup tahap prapemrosesan, ekstraksi fitur menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Linear Discriminant Analysis (LDA), seleksi fitur menggunakan CFS dan Chi-Square, klasifikasi dengan Naïve Bayes dan KNN, serta evaluasi model menggunakan accuracy dan confusion matrix pada 2.111 data dari Kaggle. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada data asli tanpa LDA, KNN mencapai akurasi lebih tinggi (88,41%) dibandingkan Naïve Bayes (63,82%). Namun, setelah penggunaan LDA, akurasi Naïve Bayes meningkat tajam menjadi 93,61%, melampaui KNN yang mencapai 92,19%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah KNN lebih efektif pada data mentah, sedangkan Naïve Bayes menjadi lebih optimal ketika dikombinasikan dengan reduksi dimensi berbasis LDA. Keywords: klasifikasi naïve bayes; k-nearest neighbor; obesitas; PCA; penambangan data; LDA
Co-Authors Agus, Raja Tama Andri Amalia Amalia Andi Saputra Anggraini, Yuli Anjani, Anjani Ari, Ilham Asy Febrian, Muhammad Teguh Herman Saputra Irianto Irianto Jhonson Efendi Hutagalung Latiffani, Chitra Lubis, Iin Almeina Muhammad Amin Muthia Dewi Nurani, Widiya Putri Nurhani, Irma Permana, Yogi Abimanyu Putri, Pristiyanilicia Rahayu, Elly Rhamadhani, Sri Wulan Sembiring, M Ardiansyah Sihotang, Rehani Aulia Suparmadi Wiguna, Deny Arya Yuma, Febby Madona