Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Inovasi Teknologi dan Komputer
Angela Wita Simanullang
Universitas Katolik Santo Thomas
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Clustering Penjualan Toko Retail Menggunakan Algoritma K-Means dalam Proses Penambangan Data Eunike Charina Ibrena Tarigan; Angela Wita Simanullang; Daniel S. Simbolon; Sardo Sipayung
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 10 No. 1 (2026): Volume 10 Nomor 1 Januari 2026
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v10i1.15844

Abstract

Perkembangan bisnis ritel yang semakin kompetitif menuntut pengelolaan data penjualan secara lebih efektif dan berbasis analisis. Data penjualan yang tersimpan dalam jumlah besar sering kali belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining dengan menggunakan algoritma K-Means dalam melakukan pengelompokan data penjualan pada toko ritel. Proses clustering dilakukan berdasarkan atribut penjualan, seperti jumlah transaksi dan volume penjualan, guna mengidentifikasi pola dan karakteristik penjualan yang serupa. Metode K-Means dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data secara efisien dan mudah diimplementasikan pada dataset berukuran besar. Berdasarkan hasil analisis, algoritma K-Means berhasil mengelompokkan produk ke dalam beberapa klaster penjualan dengan karakteristik tinggi, sedang, dan rendah. Informasi yang dihasilkan dari proses clustering ini dapat dimanfaatkan oleh pihak manajemen toko ritel sebagai dasar dalam menyusun strategi pemasaran, pengelolaan stok, serta peningkatan kinerja penjualan secara lebih terarah. Dengan demikian, penerapan algoritma K-Means dalam proses penambangan data terbukti mampu membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis data pada bisnis ritel.
Aplikasi Pengelolaan Data Penghuni Kost Berbasis Web untuk Memudahkan Administrasi Pemilik Kost Erikson Putra Perdana Lumban Tobing; Yordan Daniel Ndruru; Angela Wita Simanullang; Kasih Delayana Marpaung
JITKO : Jurnal Inovasi Teknologi dan Komputer Vol. 2 No. 01 (2024): Jurnal Inovasi Teknologi dan Komputer (JITKO)
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jitko.v2i01.92

Abstract

Pengelolaan data kost secara manual masih menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan data penghuni, ketidakakuratan status kamar, serta keterlambatan dalam pengelolaan pembayaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pengelolaan data penghuni kost berbasis web guna meningkatkan efisiensi dan akurasi administrasi. Metode yang digunakan adalah pengembangan perangkat lunak dengan pendekatan terstruktur, menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Fitur utama sistem meliputi pembaruan status kamar secara otomatis dan perhitungan jatuh tempo pembayaran secara sistematis. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan fungsionalitas berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan administrasi, mengurangi kesalahan pencatatan, serta mempercepat proses pengolahan data dibandingkan metode manual. Dengan demikian, sistem yang diusulkan dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung digitalisasi pengelolaan usaha kost.
Co-Authors Daniel S. Simbolon Erikson Putra Perdana Lumban Tobing Eunike Charina Ibrena Tarigan Kasih Delayana Marpaung Sardo Sipayung Yordan Daniel Ndruru