Title
Now showing items 686-690 of 1372
PENERAPAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA SISTEM INFORMASI KLINIK KECANTIKAN BERBASIS WEBSITE (Studi Kasus: MS GLOW Aesthetic Clinic)
Alsabri, Yushri Umairi () 2022Klinik merupakan tempat atau sarana yang berfungsi untuk membantu masyarakat. Terutama klinik kecantikan harus dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan pelanggan karena pelanggan adalah sumber pendapatan klinik. Salah satu upaya untuk menjawab kebutuhan yang diharapkan akan mendorong klinik untuk melayani para pelanggan dengan lebih baik lagi adalah dengan menerapkan Customer Relationship Management (CRM), penelitian ini akan membuat suatu sistem berbasis website untuk klinik kecantikan dengan menerapkan Customer Relationship Management (CRM). Dengan penerapan Customer Relationship Management (CRM) yang baik, perusahaan akan dapat memproses dan menyediakan informasi sesuai dengan kebutuhan pelanggan dapat memperoleh informasi dengan lebih cepat dan mudah, penelitian ini dibangun, dengan bahasa pemrograman php dan mysql sebagai database. Tujuan penelitian ini untuk menghasilkan website yang menerapkan Customer Relationship Management (CRM) dalam memperoleh pelanggan baru dan meningkatkan hubungan dengan pelanggan dan mempertahankan pelanggan. Untuk mendapatkan keuntungan yang selalu bertambah dari pelanggan yang loyal, dan meningkatkan daya saing menggunakan sistem Customer Relationship Management (CRM) berbasis website. Kata Kunci : Customer Relationship Management (CRM), Pelayanan, Klinik, Teknologi, Website
PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DALAM PENGOLAHAN DATA PENERIMAAN SISWA BARU DENGAN PENDEKATAN MAD (MEAN ABSOLUTE DEVIATION) DAN MSE (MEAN SQUARED ERROR)
Fahreza, Aulia () 2021Penerimaan siswa tahun ajaran baru dapat mengalami peningkatan dan dapat juga mengalami penurunan. Hal tersebut merupakan suatu masalah yang dihadapi MA Negeri 1 Bener Meriah dalam menentukan langkah-langkah strategis kedepannya, sehingga diperlukan adanya prediksi untuk mengetahui perolehan jumlah siswa baru, agar semua kebijakan dan keputusan dalam menyusun perencanaan kedepan dapat terpenuhi dengan baik. Proses prediksi yang dibangun akan menghasilkan data keluaran yang informatif berupa hasil prediksi jumlah penerimaan siswa baru pada periode tahun ajaran akan datang. Metode yang digunakan untuk melakukan prediksi jumlah penerimaan siswa baru adalah metode Single Moving Average dengan menggunkan akurasi prediksi Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Deviation (MAD) untuk memilih model terbaik yang akan digunakan dalam menentukan hasil prediksi. Berdasarkan hasil analisis dan pengujian dengan menggunakan data 4 tahun terakhir, didapatkan bahwa jumlah penerimaan siswa baru dengan menggunakan moving average 2 tahunan sebanyak 37 siswa dengan akurasi nilai error MAD sebesar 9,75 dan MSE 507. Sedangkan dengan moving average 3 tahunan sebanyak 44 siswa dengan akurasi nilai error MAD 8,075 dan MSE 347,763 Oleh karena itu hasil prediksi yang direkomendasikan yaitu menggunakan rata-rata bergerak (moving average) 3 tahunan dengan pendekatan MAD karenai nilai error yang dihasilkan lebih kecil. Kata Kunci : Prediksi, Single Moving Average, Mean Absolute Deviation, Mean Sequared Error
PENERAPAN DATA MINING K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN BARANG PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI REX INDONESIA
Dwivayana, Sisca () 2021Jasa pengiriman barang sangat berguna dan sangat mudah untuk diakses, sejak diberlakukannya bekerja dari rumah banyak sekali pekerja, ibu rumah tangga, ataupun pedagang, banyak yang menggunakan jasa pengiriman baik untuk memenuhi kebutuhan maupun untuk usaha jual beli barang. Royal Express Indonesia (REX) merupakan salah satu perusahaan yang memfokuskan layanannya sebagai perusahaan jasa pengiriman. Kasus covid-19 masuk ke Indonesia pada awal bulan Maret 2020. Kasus tersebut semakin meningkat dan menyebar dengan cepat keseluruhan wilayah Indonesia. Dengan melakukan pengelompokan jenis paket menggunakan algoritma K-Means. Dapat membantu perusahaan dalam mengevalusai statistik barang yang mengalami peningkatan dan penurunan. Penerapan metode K-Means akan dilakukan menggunakan software SPSS versi 25. Hasil dari proses K-Means Clustering dapat disimpulkan di cluster 1 memiliki 8.000 (53.33%) data, di cluster 2 memiliki 4.000 (26.67%) data dan untuk di cluster 3 memiliki 3.000 (20.00%) data. Kata kunci : K-Means Clustering, SPSS 25.
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APIORI UNTUK REKOMENDASI JENIS ROTI BAGI PELANGGAN
Fachry, Muhammad () 2021Data mining ialah operasi resourcing dan penggunaan data untuk mencari pola atau hubungan dari sekumpulan data yang berukuran besar. Data mining telah diimpelementasikan pada berbagai aspek, salah satunya pada bidang penjualan produk roti. Pihak perusahaan dapat mengetahui minat pembeli dengan memanfaatkan data mining untuk mengolah data penjualan produk roti. Penelitian ini menganalisis tentang pencarian informasi dari data transaksi penjualan roti menggunakan data mining dengan algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan jenis aturan asosiasi (Association Rules) dalam menentukan pola kombinasi itemset dan aturan asosiasi. Kata Kunci : Algoritma apriori, association rules, data mining
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA PENENTUAN HASIL PENJUALAN DALAM STRATEGI PEMASARAN
Rozi, Muhammad Fakhrul () 2023Di era digital saat ini strategi pemasaran harus dimiliki setiap thriftshop /toko agar dapat memprediksi hasil produk yang akan dijual ke depannya. Dalam memprediksi data diperlukan pengolahan data yang efektif dan efisien, salah satu teknik dalam mengolah data dalam data mining yaitu naive bayes. Naive bayes dapat mengklasifikasikan data sesuai kategori-kategori yang digunakan sehingga peneliti dapat memprediksi hasil penjualan barang. Dengan data penjualan 2,5 tahun terakhir, peneliti membagi datanya menjadi 900 data traning dan 209 data testing sebagai pengujian datanya, maka didapatkan hasil pengujian pengklasifikasi sebesar 0.598 pada Akurasinya, 0.493 pada Classification accuracy , 0.472 pada F1, 0.557 pada precision dan 0.493 pada recall. Peneliti memakai aplikasi orange untuk pengujiannya dan memvisualisasikan hasil dari prediksi penjualan 1/2 tahun berikutnya. Kata Kunci : Strategi Pemasaran, Data Mining, Naive Bayes, Orange