Title
Now showing items 691-700 of 1386
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
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI BUAH KELAPA SAWIT PADA PT.LNK KEBUN BASILAM MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0
Nasution, Elvira Hanum () 2021ABSTRAK PT.LNK Kebun Basilam merupakan perkebunan besar swasta yang berada di Kebun Basilam Kabupaten Langkat. Dalam setiap tahunnya perusaahan ini memiliki permasalahan dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit. Hasil produksi yang tidak tepat menjadi penyebab kesalahan dalam pengambilan kebijakan. Perencanaan yang dilakukan terkadang masih memberikan hasil yang kurang optimal. Hal ini disebabkan karena proses perhitungannya yang masih menggunakan analisis manual. Teknik prediksi yang digunakan adalah metode pembelajaran algoritma C5.0. Metode ini memiliki kelebihan untuk menangani masalah seperti missing value dan data dengan jumlah yang besar. Algoritma ini juga dapat melakukan training data dalam waktu yang cepat untuk digunakan dalam testing data. Data yang digunakan adalah data produksi pada tahun 2019. Kata Kunci : Produksi, Kelapa sawit, Data mining, Algoritma C5.0.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGIDENTIFIKASI POLA ASOSIASI PEMINATAN PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Hasibuan, Muhammad Reza Al Faiz () 2024Kesalahan dalam pemilihan peminatan program studi oleh mahasiswa merupakan masalah yang dapat memengaruhi hasil akademik dan masa depan akademik mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma Apriori dalam konteks identifikasi pola asosiasi antara mata kuliah dalam program studi Teknik Informatika di Universitas Harapan Medan Fakultas Teknik dan Komputer. Dengan menggunakan algoritma ini, penelitian ini memberikan solusi untuk merancang kurikulum yang lebih efisien dan relevan dengan kebutuhan mahasiswa serta industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu mengidentifikasi pola asosiasi antara pilihan mata kuliah dan peminatan mahasiswa dengan tingkat kepercayaan yang tinggi. Contohnya adalah korelasi antara stambuk mahasiswa dan pilihan program studi tertentu seperti Multimedia dan Jaringan. Analisis ini memberikan wawasan yang berharga bagi universitas dalam mengoptimalkan penyusunan kurikulum agar lebih sesuai dengan minat dan kebutuhan mahasiswa, sehingga dapat meningkatkan kualitas pendidikan tinggi. Dengan menggunakan rumus Apriori dilakukan langkah algoritma dengan mencari Itemset Frekuensi, Support, Confidence, Pruning, dan Generate Aturan Asosiasi. Penelitian ini menemukan asosiasi antara stambuk dan pilihan program studi mahasiswa di Universitas Harapan Medan Fakultas Teknik dan Komputer. Sebagai contoh, terdapat asosiasi yang signifikan antara stambuk 2021 dan program studi Multimedia, di mana 40% dari mahasiswa dengan stambuk 2021 juga memilih program studi Multimedia, dengan tingkat kepercayaan sebesar 76,67%. Kata Kunci : Data Mining, Mahasiswa, Apriori, Program Studi.
PENERAPAN EVALUASI MANAJEMEN PERAWATAN DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA HASIL PRODUKSI MESIN PACKING WAFER DI PT. SIANTAR TOP. TBK MEDAN
Dermawansyah () 2020Dalam berkaitan dengan hal tersebut, maka pihak yang menangani masalah perawatan harus mampu menemukan sistem perawatan yang paling baik untuk dapat meminimasi jumlah breakdown mesin dan biaya perbaikan atau perawatan mesin yang dikeluarkan. Mesin wafer packing merupakan wafer produksi yang menghasilkan produk unggulan Wafer ini bagi perusahaan karena menghasilkan produk paling banyak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kondisi maintenance dari PT. Sintar top tbk dan bagaimana tingkat efektivitas dari wafer serta bagaimana rekomendasi yang tepat untuk meningkatkan efektivitas dari wafer. Metode yang digunakan adalah Overall Equipment Effectiveness Setelah dilakukan penelitian, diperoleh nilai rata-rata Overall Equipment Efectiveness dari wafer adalah sebesar 34,00%.. Hasil ini masih jauh dari standar world class yaitu 85%. Diketahui bahwa losses terbesar yang menyebabkan rendahnya nilai OEE ini adalah Reduced speed losses sebesar 143,3% dan defect losses sebesar 9,68% dari keseluruhan losses. Yang menyebabkan rendahnya losses terdiri dari factor mesin, manusia, lingkungan, dan metode. Factor mesin dan manusia merupakan factor yang paling dominan. Untuk mengurangi kerugian tersebut, perusahaan sebaiknya memberikan pelatihan skill dan pengetahuan kepada operator tentang tanda- tanda kerusakan alat tersebut. Selain itu operator diberikan tambahan pekerjaan berupa perawatan peralatan yang sering digunakannya dalam bekerja sehingga pekerjaan bagian maintenance bisa lebih terfokus. Kemudian perusahaan harus lebih memperhatikan kenyamanan operator dalam bekerja sehingga kelelahan bisa dikurangi dan produktivitas operator lebih meningkat serta meningkatkan kepedulian operator terhadap alat yang digunakannya. Kata kunci : Evaluasi Manajemen Perawatan, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses
PENERAPAN EVALUASI MANAJEMEN PERAWATAN DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA HASIL PRODUKSI MESIN PACKING WAFER DI PT. XYZ
dermawansyah , din aswan , junaidi () 2020Untuk memproduksi sesuai dengan target produksi tentu didukung oleh mesin dan peralatan disetiap tahapan prosesnya dan harus di operasikan dengan efektif dan efisien, untuk mengoperasikan mesin dan peralatan secara efektif dan efisien diperlukan sistem perawatan mesin yang baik. Metode penelitian yang digunakan adalah Overall Equipment Effectiveness Setelah dilakukan penelitian, diperoleh nilai rata-rata Overall Equipment Efectiveness dari wafer adalah sebesar 34,00%.. Hasil ini masih jauh dari standar world class yaitu 85%. Diketahui bahwa losses terbesar yang menyebabkan rendahnya nilai OEE ini adalah Reduced speed losses sebesar 143,3% dan defect losses sebesar 9,68% dari keseluruhan losses. Yang menyebabkan rendahnya losses terdiri dari factor mesin, manusia, dan lingkungan, Untuk mengurangi kerugian tersebut, perusahaan sebaiknya memberikan pelatihan skill dan pengetahuan kepada operator tentang tanda- tanda kerusakan alat tersebut. Selain itu operator diberikan tambahan pekerjaan berupa perawatan peralatan yang sering digunakannya dalam bekerja sehingga pekerjaan bagian maintenance bisa lebih terfokus. Kemudian perusahaan harus lebih memperhatikan kenyamanan operator dalam bekerja sehingga kelelahan bisa dikurangi dan produktivitas operator lebih meningkat serta meningkatkan kepedulian operator terhadap alat yang digunakanny
PENERAPAN FRAMEWOK BOOTSTRAP DALAM PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI ISI ULANG PARFUM PADA LE PLUS PERFUME BERBASIS WEB
Lubis, Agung Budi Utama () 2021Le Plus Perfume merupakan salah satu usaha isi ulang parfum yang berada di Kota Medan. Dalam menjalankan kegiatan kerja pemilik usaha masih mengalami kesulitan mendapatkan informasi karena pendataan transaksi isi ulang parfum yang ada masih dilakukan dengan sistem yang sangat sederhana. Selain itu pula, belum adanya database sebagai tempat penyimpanan data, hal ini tentu rentan terjadi kehilangan maupun kerusakan data. Adapun solusi terhadap permasalahan tersebut diatas yaitu dengan membangun suatu Sistem Informasi Isi Ulang Parfum pada Le Plus Perfume dengan metode SCRUM. Dimana dalam sistem informasi ini mencakup pendataan pelanggan, pendataan isi ulang parfum. Dengan sistem informasi ini diharapkan nantinya dapat membantu memecahkan permasalahan pada Le Plus Perfume. Hasil program ini menunjukkan bahwa dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi maka tiap pekerjaan dapat lebih efisien dan efektif. Sistem informasi ini dapat memberikan solusi atau penyelesaiaan dengan permasalahan yang ada. Jadi dapat disimpulkan bahwa dengan mengunakan sistem informasi ini dapat lebih memudahkan karyawan dalam pendataan pada Le Plus Perfume. Kata Kunci : Sistem Informasi, Isi Ulang Parfum, PHP, Bootstrap