cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
+628126416133
Journal Mail Official
jcom@royal.ac.id
Editorial Address
Jl. H.M. Yamin No 173 Kisaran, kab. Asahan, Prov. Sumatera Utara
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
J-Com (Journal of Computer)
Published by STMIK Royal Kisaran
ISSN : -     EISSN : 2775801X     DOI : 10.33330
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
J-Com (Journal of Computer) is a scientific journals that contains research results conducted by collaborating students with lecturers. J-Com published third a year on March, July, November.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 236 Documents
 17   18   19   20   21 
IMPLEMENTASI SPK SAW UNTUK SELEKSI CALON DEBITUR ELEKTRONIK DAN FURNITUR DI PT. INTERYASA MITRA MANDIRI Simbolon, Cindy Victorya; Syafwan, Havid; Christy, Tika
J-Com (Journal of Computer) Vol. 3 No. 3 (2023): November 2023
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i3.2878

Abstract

Abstrack: Currently, companies face problems in credit assessment methods which are still manual and take a long time to process data. Storing and searching archives is also a challenge, especially in matching up to date information. This research aims to develop a decision support system (DSS) to help PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran Branch in assessing credit worthiness more efficiently. In this research, the simple and effective Simple Additive Weighting (SAW) method was used. This method will produce a SPK that explains the decision-making process graphically and considers various assessment criteria. By using the developed SPK, it is hoped that companies can increase efficiency in assessing credit worthiness, speed up data processing, and simplify information searches. An important implication of this research is the increased effectiveness and accuracy of credit worthiness assessments as well as the ease of decision making for PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran Branch. With an integrated SPK, companies can optimize their processes and obtain relevant and timely information to support credit-related decisions. This will help companies make better decisions and reduce the time required for the credit worthiness assessment process. Keywords: decision support system; simple additive weighting; debtor; Pt. Interyasa Mitra Mandiri Abstrak : Saat ini, perusahaan menghadapi masalah dalam metode penilaian kredit yang masih manual dan memakan waktu lama dalam pengolahan data. Penyimpanan dan pencarian arsip juga menjadi tantangan, terutama dalam mencocokkan dengan informasi terbaru. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk membantu PT. Interyasa Mitra Mandiri Cabang Kisaran dalam menilai kelayakan kredit dengan lebih efisien. Dalam penelitian ini, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang sederhana dan efektif. Metode ini akan menghasilkan SPK yang menjelaskan proses pengambilan keputusan secara grafis dan mempertimbangkan berbagai kriteria penilaian. Dengan menggunakan SPK yang dikembangkan, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dalam penilaian kelayakan kredit, mempercepat pengolahan data, dan menyederhanakan pencarian informasi. Implikasi penting dari penelitian ini adalah meningkatnya efektivitas dan akurasi penilaian kelayakan kredit serta kemudahan dalam pengambilan keputusan bagi PT. Interyasa Mitra Mandiri Cabang Kisaran. Dengan adanya SPK yang terintegrasi, perusahaan dapat mengoptimalkan prosesnya dan mendapatkan informasi relevan dan tepat waktu untuk mendukung keputusan terkait kredit. Hal ini akan membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk proses penilaian kelayakan kredit. Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple additive weighting; debitur; PT. Interyasa Mitra Mandiri 
KOMPARASI METODE SES DAN WMA PADA PREDIKSI BAHAN BAKU TOP FRESH CHICKEN Ramadhan, Raihan; Fauziah, Rizky; Yuma, Febby Madonna
J-Com (Journal of Computer) Vol. 3 No. 3 (2023): November 2023
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i3.2886

Abstract

Abstract: Top Fresh Chicken is one of the UKM that produces food made from chicken. The problem faced by Top Fresh Chicken is the excess supply of raw materials which results in high inventory holding costs and hampered capital allocation. In this study, historical data on stock of chicken raw materials will be used to test forecasting using the SES and WMA methods. The SES method is a simple forecasting method and relies on exponential smoothing to forecast the value of raw material inventories in the future. Meanwhile, the WMA method uses certain weights to calculate moving averages from historical data, where the highest weight is given to the most recent data. In the method comparison process, several evaluation factors will be used, including the level of accuracy, level of stability, and ease of implementation. By comparing the performance of the two methods, this study aims to determine the most accurate and appropriate method for forecasting chicken raw material stocks. The results of this study are expected to provide clear recommendations regarding the most suitable forecasting method used by Top Fresh Chicken. By using accurate and effective forecasting methods, companies can optimize the use of resources, reduce inventory costs, increase production efficiency, and avoid excess or shortage of raw material inventories. Keywords: comparison of methods; single exponential smoothing; weighted moving average; raw materials; top fresh chicken.Abstrak: Top Fresh Chicken merupakan salah satu UKM yang memproduksi makanan yang berbahan baku ayam. Permasalahan yang dihadapi oleh Top Fresh Chicken adalah kelebihan persediaan bahan baku yang mengakibatkan biaya simpan persediaan yang tinggi dan alokasi modal yang terhambat.Dalam penelitian ini, data historis persediaan bahan baku ayam akan digunakan untuk menguji peramalan menggunakan metode SES dan WMA. Metode SES merupakan metode peramalan yang sederhana dan mengandalkan eksponensial smoothing untuk meramalkan nilai persediaan bahan baku di masa depan. Sedangkan metode WMA menggunakan bobot tertentu untuk menghitung rata-rata bergerak dari data historis, di mana bobot tertinggi diberikan pada data terbaru.Dalam proses komparasi metode, beberapa faktor evaluasi akan digunakan, termasuk tingkat akurasi, tingkat kestabilan, dan kemudahan implementasi. Dengan membandingkan kinerja kedua metode, penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode yang paling akurat dan tepat untuk meramalkan persediaan bahan baku ayam.Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang jelas tentang metode peramalan yang paling cocok digunakan oleh Top Fresh Chicken. Dengan menggunakan metode peramalan yang akurat dan efektif, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya, mengurangi biaya persediaan, meningkatkan efisiensi produksi, dan menghindari terjadinya kelebihan atau kekurangan persediaan bahan baku.Kata kunci : komparasi metode; single exponential smoothing; weighted moving average; bahan baku; top fresh chicken.
EFEKTIFITAS PENGGUNAAN APLIKASI GUDANG ONLINE DALAM PERSEDIAAN MATERIAL DI PLN ULP KISARAN Suhada, Rida Fahari; Yustanto, Rizky; Puariesthaufani, Achmad
J-Com (Journal of Computer) Vol. 3 No. 3 (2023): November 2023
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i3.2899

Abstract

Abstract: State Electricity Company (PLN) is an Indonesian state-owned company operating in the electricity sector which is required to adapt to the times, one of which is the use of information technology. PLN's Kisaran Customer Service Unit (ULP) currently uses various applications to support various information activities, one of which is the Online Warehouse Application (AGO). This AGO information system is used for material management such as requesting, using, receiving and returning materials. However, the effectiveness of using the material is still unknown. This research aims to see the effectiveness of AGO in supporting material supplies using qualitative methods, through literature review, observation and participatory interviews of AGO users. This aims to find out the extent of AGO users' understanding and perception of the application. From the questionnaire results, it can be seen that 85.7% answered that AGO was effective in meeting material requests. Keywords: effectiveness of online warehouse application; information systems; material inventory  Abstrak: PT Perusahaan  Listrik Negara (PLN) adalah sebuah badan usaha milik negara Indonesia yang bergerak di bidang ketenagalistrikan yang dituntut agar menyesuaikan zaman, dimana salah satunya adalah penggunaan teknologi informasi. PLN Unit Layanan Pelanggan (ULP) Kisaran saat ini banyak menggunakan berbagai aplikasi untuk menunjang berbagai aktivitas informasi, dimana salah satunya adalah Aplikasi Gudang Online (AGO). Sistem yang informasi AGO ini digunakan untuk pengelolaan material seperti permintaan, pemakaian, penerimaan, dan pengembalian material. Namun keefektifan penggunaan material masih belum dapat diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk melihat efektfvitas AGO dalam menunjang persediaan material dengan menggunakan metode kualitatif, melalui kajian literature, observasi dan wawancara partipatif pengguna AGO. Ini bertujuan untuk mengetahu sejauh mana pemahaman dan presepsi pengguna AGO tentang aplikasi. Hasil kuesioner dapat dilihat bahwa 85,7% menjawab bahwa AGO sudah efektif dalam memenuhi permintaan material. Kata kunci: efektifitas aplikasi gudang online; sistem informasi; persediaan material 
EFEKTIFITAS APLIKASI INSPEKTA DALAM PENINGKATAN BUDAYA K3 DI PLN ULP KISARAN Sukoco, Duwi Irpan; Puariesthaufani, Achmad
J-Com (Journal of Computer) Vol. 3 No. 3 (2023): November 2023
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i3.2900

Abstract

Abstract: Enhancing Occupational Health and Safety (OHS) culture is of paramount importance in industrial settings, especially in energy sectors like PLN. Inspekta, an information technology-based application, has emerged as a potential solution to boost awareness and compliance with OHS practices at PLN ULP Kisaran. However, a comprehensive evaluation of this application's effectiveness is still necessary. This research aims to assess the effectiveness of the Inspekta Application in fostering an OHS culture at PLN ULP Kisaran. Utilizing a combined approach of literature review, questionnaire surveys, and statistical analysis, the study collected and analyzed relevant data.The research findings reveal that the implementation of the Inspekta Application has had a positive impact on elevating the OHS culture at PLN ULP Kisaran. Improved employee awareness regarding OHS aspects and more efficient incident reporting stand out as significant outcomes. Statistical analysis also indicates a positive correlation between the utilization of the Inspekta Application and the enhancement of the OHS culture. Based on the research insights, it can be concluded that the Inspekta Application is effective in enhancing the OHS culture at PLN ULP Kisaran. The integration of information technology through such applications holds the potential to mitigate workplace accident risks and foster a safer and healthier working environment. Keywords: inspekta; ohs culture; workplace safety  Abstrak: Peningkatan budaya Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) memiliki peran yang sangat penting dalam lingkungan industri, terutama di sektor energi seperti PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN). Inspekta, sebuah aplikasi berbasis teknologi informasi, telah muncul sebagai solusi potensial untuk meningkatkan kesadaran dan kepatuhan terhadap budaya K3 di PT. PLN (Persero). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas Aplikasi Inspekta dalam meningkatkan budaya K3 di PLN ULP Kisaran. Dengan pendekatan kombinasi studi literatur, survei kuesioner, dan analisis statistik, penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan. Hasil penelitian baik dari kajian literature, observasi dan wawancara partisipatif menunjukkan bahwa Aplikasi Inspekta mendapat tanggapan positif yang signifikan dengan rata-rata indikator tanggapan diatas 50%, sehingga berdampak dalam memperkuat pemahaman budaya K3 di lingkungan kerja PLN. Penerapan Aplikasi Inspekta juga terbukti membantu dalam mengidentifikasi potensi bahaya K3, mendorong pelaporan bahaya, serta memungkinkan tindakan cepat setelah pelaporan melalui integrasi teknologi informasi guna mengurangi risiko kecelakaan kerja dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan sehat. Kata Kunci: inspekta; budaya k3; keselamatan kerja
ANALISIS KEAKURATAN METODE DES DALAM MEMPREDIKSI PERMINTAAN KERAMIK DI FITRI KERAMIK Ramadhan, Fachri Nur; Syafwan, Havid; Latiffani, Chitra
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2913

Abstract

Abstract: Fitri Keramik Shop sells various types of ceramics. In this research, the researcher created a system that can make it easier to predict demand for ceramics in the following month based on the categories in Fitri Keramik by explaining the correct method for forecasting, one of the methods that can be used is Double Exponential Smoothing (DES) which is a forecasting method using uses a number of new actual demand data to generate forecast values for future demand by finding the average value as a forecast for the future period. The results of predicting demand for ceramics using an alpha value of 0.3 and having the lowest error rate are May 2023, Terraso: 176; Mosaic : 169; Standard Ceramic Floor: 163; Squared : 117.            Keywords: Analysis, Double Exponential Smoothing, Predicting Demand.  Abstrak: Toko Fitri Keramik melakukan penjualan berbagai jenis keramik. Pada penelitian ini, peneliti membuat sistem yang dapat memudahkan dalam meramalkan permintaan keramik pada bulan berikutnya berdasarkan kategori yang ada pada Fitri Keramik dengan memaparkan metode yang tepat dalam peramalan, salah satu metode yang dapat digunakan yaitu Double Exponential Smoothing (DES) yang merupakan metode peramalan dengan menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan datang dengan mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Hasilnya dari memprediksi permintaan keramik dengan menggunakan nilai alpa 0,3 dan memiliki nilai tingkat error terendah yaitu Mei 2023, Teraso : 176; Mozaik : 169; Keramik Lantai Standart: 163; Kuadrat : 117. Kata kunci: Analisis, Double Exponential Smoothing, Memprediksi Permintaan.
RANCANG BANGUN SISTEM INVENTORY GUDANG CV. PACIFIC COM-PUTER DALAM OPTIMALISASI MANAJEMEN STOK kokanda, kurniawan; syafrinal, ilwan
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2939

Abstract

Sistem Inventory merupakan suatu sistem untuk mengetahui persediaan stok barang pada suatu lokasi. Sistem Inventory sudah banyak dimanfaatkan atau dikembangkan pada suatu tempat dalam berbagai macam teknologi dan sistem. Permasalahan pada CV. Pacific Computer ini adalah belum tersedianya sistem Inventory barang sehingga belum dapat mengontrol stok barang yang tersedia, database yang tidak terintegrasi dan kurangnya tanggung jawab dalam proses transaksi barang. Oleh karena itu, pada skripsi ini akan merancang aplikasi Inventory dalam bentuk berbasis web, sehingga informasi mengenai stok barang dapat diketahui secara jelas dan terperinci. Aplikasi Inventory ini akan diterapkan menggunakan system localhost berbasis web, yang memungkinkan sistem informasi Inventory ini dapat diakses dalam ruang lingkup kerja saja. Sehingga tidak terjadi manipulasi data diluar jam kerja. Metode pengembangan sistem pada aplikasi ini menggunakan metode protoyping yang terdiri dari lima tahapan. Adapun tahapan tersebut yaitu komunikasi, Perencanaan secara cepat, Pemodelan perancangan secara cepat, pembentukan prototype dan penyerahan sistem perangkat lunak kepada pengguna. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Database phpMySQL. Berdasarkan konsep dan perancangan, dapat disimpulkan telah dibangun “RANCANG BANGUN SISTEM INVENTORY GUDANG CV. PACIFIC COMPUTER DALAM OPTIMALISASI MANAJEMEN STOK” untuk membantu admin dan Storeman dalam sistem Inventory. Dalam aplikasi ini admin dapat mengetahui dan mengelola data barang, data barang masuk, data barang keluar data kategori, data supplier dan data ajuan. Sedangkan storeman dapat menginput data barang masuk dan data ajuan pengeluaran barang. Admin dan storeman dapat berinteraksi dengan aplikasi ini sesuai dengan informasi yang dibutuhkan melalui menu yang tersedia.Kata kunci: Inventory, Aplikasi Inventory, Website.
PENILAIAN PENGELOMPOKAN DATA PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK MENGENALI SISWA BERPRESTASI Ramadhani, Jihan; Din Nawar, Muhammad; Plorensia Aritonang, Nur Mala
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2977

Abstract

Tidak sedikit upaya yang dilakukan pihak sekolah maupun pihak di bidang pendidikan untuk meningkatkan prestasi siswa di bidang akademik yang berguna untuk mencapai standar pendidikan nasional. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan ke depannya. Mengingat banyaknya data siswa, maka untuk mengetahui siswa berprestasi bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh guru maupun sekolah, sama halnya diMts Hidayatul Ulumiyah Ujung Kubu. Hal tersebut dilihat dari segi penguasaan materi pelajaran baik secara teori maupun praktik. Bukan hanya itu, nilai sikap dan daftar hadir juga penting untuk dipertimbangkan. Penelitian ini mengunakan metode K-Means Clustering Semakin mendekati 1, maka modelnya semakin bagus.Penerapan algoritma K-Means Clustering menghasilkan 3 cluster dengan nilai silhouette_score sebesar 0.41, yaitu dengan cluster 0 dengan jumlah Nilai Siswa Terendah sebanyak 80 , cluster 1 dengan jumlah Nilai Siswa Tertinggi sebanyak 49, cluster 2 dengan jumlah Nilai Siswa Terbaik yaitu 82.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENENTUAN KELAS UNGGULAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA SMP NEGERI 3 KUALUH HULU Balqis, Nur; Parapat, Erika Amoy
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2978

Abstract

Pendidikan memainkan peran krusial dalam pengembangan individu dan masyarakat. Peningkatan mutu pendidikan menjadi fokus utama pembangunan di Indonesia, dengan peran guru sebagai faktor penting dalam mencapai tujuan tersebut. SMP Negeri 3 Kualuh Hulu, sebagai salah satu lembaga pendidikan, menghadapi tantangan dalam pengelompokan siswa baru ke dalam kelas unggulan. Penelitian ini menggunakan metode Data Mining, khususnya K-Means Clustering, untuk membantu dalam seleksi dan pengelompokan siswa berdasarkan nilai rapor mereka. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam tiga kelompok: tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggambarkan proses pengolahan data menggunakan Python untuk memperoleh hasil klasterisasi. Hasilnya menunjukkan bahwa 25 siswa memiliki nilai tinggi, 45 siswa memiliki nilai sedang, dan 41 siswa memiliki nilai rendah. Dengan informasi ini, sekolah dapat dengan cepat dan efisien menentukan siswa yang layak masuk kelas unggulan, memungkinkan peningkatan kualitas pembelajaran dan persiapan siswa untuk pendidikan lanjutan.
PENGELOMPOKAN DATA PENDUDUK MISKIN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN K-MEANS Safitri, Ayu; Rahmawati, Rizki; Wandira, Sri Ayu
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2998

Abstract

Abstract: The government has made many efforts to eradicate poverty in society by implementing programs such as pro-poor, basic food assistance and cash assistance which are useful for achieving the standards of a prosperous society. The results of data processing are useful in future decision making. Considering the large amount of public data, finding out poor people is not an easy thing for the government to do, as is the case in North Sumatra. This research uses the K-Means Clustering (Multidimensional) method, making it easier to see patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. The application of the K-Means Clustering (Multidimensional) algorithm produces 3 clusters with a silhouette_score value of 33, namely cluster 0 with a high level of population poverty of 1, cluster 1 with a moderate level of population poverty of 4 and cluster 2 with a low level of population poverty as many as 28. Keywords: Resident; Poor; Data Mining; K-Means  Abstrak: Banyak upaya yang dilakukan pemerintah untuk menghapus kemiskinan pada masyarakat dengan cara melakukan program seperti pro-poor, bantuan sembako maupun bantuan uang tunai yang berguna untuk mencapai standar masyarakat sejahtera. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan kedepannya. Mengingat banyaknya data masyarakat, maka untuk mengetahui masyarakat miskin bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh pemerintah, sama halnya di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering (Multidimensi) memudahkan untuk melihat pola dan struktur dalam data yang sulit dilihat dalam representasi aslinya. Penerapan algoritma K-Means Clustering (Multidimensi) menghasilkan 3 cluster, yaitu dengan cluster 0 dengan tingat kemiskinan penduduk yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28. Kata kunci: Penduduk; Miskin; Multidimensi; Data Mining; K-Means
ANALISIS STOK BAHAN SEMBAKO DI TOKO MEKAR JAYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING santika, novi; Hidayah, Nurul; Sinambela, Salsabilah Ramadhani
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.3032

Abstract

Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords: grocery stock; K-Means; stock managementAbstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item. Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords:grocery stock; K-Means; stock management  Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item. Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako. 

Page 19 of 24 | Total Record : 236

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 3 (2025): NOVEMBER 2025 Vol. 5 No. 2 (2025): JULI 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): MARET 2025 Vol 5, No 1 (2025): MARET 2025 Vol 4, No 3 (2024): NOVEMBER 2024 Vol. 4 No. 3 (2024): NOVEMBER 2024 Vol. 4 No. 2 (2024): JULI 2024 Vol 4, No 2 (2024): JULI 2024 Vol 4, No 1 (2024): Maret 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024 Vol 3, No 3 (2023): November 2023 Vol. 3 No. 3 (2023): November 2023 Vol. 3 No. 2 (2023): Juli 2023 Vol 3, No 2 (2023): Juli 2023 Vol 3, No 1 (2023): MARET 2023 Vol 2, No 3 (2022): November 2022 Vol 2, No 2 (2022): Juli 2022 Vol 2, No 1 (2022): MARET 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): MARET 2022 Vol. 1 No. 3 (2021): November 2021 Vol 1, No 3 (2021): November 2021 Vol 1, No 2 (2021): Juli 2021 Vol 1, No 1 (2021): Maret 2021 More Issue