Abstract:Data mining membantu bisnis membuat produksi yang menguntungkan dan penyesuaian operasional. Pengelolaan persediaan stok barang merupakan aspek krusial dalam manajemen bisnis ritel modern yang memerlukan pendekatan analitis…
tis untuk optimalisasi. Data Mining dengan metode K-Means Clustering mampu menganalisis dan mengelompokkan pola persediaan stok barang. Tahapan yang dilakukan pra-pemrosesan data, implementasi K-Means Clustering, dan evaluasi model menggunakan metrik Sum of Squared Errors (SSE) dan Silhouette Score. Hasil analisis menggunakan metode Elbow menunjukkan tiga cluster optimal dengan nilai SSE final 51.69, menandakan kohesi internal yang baik. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0.498, mengindikasikan keseimbangan yang baik antara kohesi dan separasi cluster. Hasil clustering mengidentifikasi tiga pola distinct dalam persediaan stok: Cluster 0 mendominasi periode akhir tahun dengan rentang stok 780-840 unit, Cluster 1 terkonsentrasi pada awal tahun dengan rentang 840-920 unit, dan Cluster 2 sebagai cluster transisi pada pertengahan tahun dengan rentang 840- 880 unit. Visualisasi temporal menunjukkan pola seasonal yang jelas dalam pengelolaan persediaan sepanjang tahun. Implementasi K-Means Clustering berhasil menghasilkan pengelompokan yang bermakna dan dapat diinterpretasikan dalam konteks manajemen inventori.
Abstract:Merokok merupakan aktivitas yang dapat menimbulkan dampak buruk bagi kesehatan, baik untuk diri sendiri maupun untuk orang lain. Hal itu dikarenakan terdapat banyak kandungan yang berbahaya bagi kesehatan. Data mining merupakan…
rupakan bagian dari data analytics dan disiplin ilmu data science yang memiliki manfaat luas dan tepat guna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap Provinsi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode yang digunakan adalah Clustering dengan algoritma K-Means menggunakan tools RapidMiner dan validasinya menggunakan operator Davies Bouldin Indeks untuk mencari nilai yang mendekati 0. Pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun yang dihasilkan dapat dilihat melalui 3 cluster, Cluster 1 merupakan tingkat perokok tinggi sejumlah 9 provinsi, Cluster 2 merupakan tingkat sedang dengan 17 provinsi dan Cluster 3 merupakan tingkat rendah dengan 8 provinsi.
Abstract:Penerapan data mining pada analisis data sosial media telah menjadi alat penting dalam mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang relevan dari data yang sangat besar dan beragam. Studi ini berfokus pada penggunaan teknik…
nik data mining untuk menganalisis data sosial media dengan tujuan memahami perilaku pengguna, sentimen publik, dan pengaruh tren sosial terhadap berbagai sektor industri. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, analisis setimen, dan clustering. Hasil penelitian ini menunjukkan bagaimana data mining dapat memberikan wawasan mendalam yang bermanfaat bagi perusahaan untuk strategi pemasaran, manajemen reputasi, dan pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Penelitian ini juga menyoroti tantangan dan solusi dalam mengelola data sosial media yang besar dan beragam, serta pentingnya etika dalam pengolahan data.
Abstract:Data mining dapat membantu perusahaan mengumpulkan informasi yang dapat dipercaya. Metode algoritma K-Means Clustering dipergunakan untuk mengelompokkan penduduk penyandang disabilitas di Jawa Timur berdasarkan kategori…
disabilitas. Kesejahteraan sosial merupakan tujuan utama bangsa Indonesia, tetapi masih terdapat berbagai masalah yang belum terselesaikan, termasuk di kalangan penyandang disabilitas. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur dan mencakup informasi tentang jumlah penduduk penyandang disabilitas di berbagai kabupaten dan kota. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi data, dan analisis clustering dengan K-Means, yang kemudian dievaluasi menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Hasil clustering menunjukkan bahwa dua klaster memberikan hasil optimal dengan nilai DBI terendah sebesar 0.097, di mana klaster pertama terdiri dari wilayah dengan jumlah penyandang disabilitas lebih rendah, dan klaster kedua mencakup wilayah dengan jumlah yang lebih tinggi.
Abstract:Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Mekanisme seleksi yang efektif dan akurat diperlukan untuk memastikan…
bantuan tepat sasaran. Algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan indikator tertentu, seperti jumlah siswa di sekolah yang berada pada kabupaten atau kota di tingkat (SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi). Tujuan dari metode ini untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam menentukan penerima PIP dengan mengidentifikasi kelompok siswa yang paling membutuhkan dukungan. K-means clustering bekerja dengan membagi data menjadi beberapa cluster tergantung pada kesamaan pola fitur yang digunakan. Proses ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok siswa dengan prioritas dukungan berbeda, misalnya siswa dengan kebutuhan tinggi dan rendah. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadikan hasil seleksi penerima PIP lebih obyektif dan efisien, serta membantu agar dapat diberikan dengan lebih akurat dan merata. Algoritma K-means dapat mengungkap pola tersembunyi pada data pendidikan dan lebih mendukung proses distribusi PIP. Hasil ini membantu pengambil kebijakan meningkatkan kualitas program dan memastikan bahwa dukungan menjangkau siswa yang benar – benar membutuhkannya.
Abstract:Dalam konteks proses manajemen kesuksesan, sebuah organisasi atau bisnis secara konsisten mengupayakan kinerja berkaliber tinggi dan memuaskan. Oleh karena itu, sangat penting bagi para pekerja, atau lebih dikenal dengan…
sebutan karyawan, untuk memiliki dedikasi dan motivasi yang konsisten. Merupakan tugas moral para manajer yang mempunyai kapasitas untuk menginspirasi orang lain serta dirinya sendiri untuk meningkatkan motivasi kerja karyawan. Hal ini menunjukkan kompetensi diri manajer dan kemampuan mereka untuk berhasil memenuhi kewajiban pekerjaan mereka. Menurut sejumlah penelitian, motivasi sangat penting dalam pelaksanaan proses manajemen dan berfungsi sebagai mesin penggeraknya. Manajer memainkan peran penting dalam menginspirasi pekerja dan bawahan untuk bekerja lebih baik. Untuk melakukan hal ini, seorang pemimpin harus harus mampu mengintegrasikan berbagai teori motivasi ke dalam lingkungan kerja mereka dan menggunakannya untuk meningkatkan kinerja karyawan. Pada micro banking cluster jember 2 pemimpin menggunakan 3 model kepemimpinan dan terbukti berpengaruh terhadap kinerja karyawan.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui perbedaan hasil belajar pemahaman Bacaan Bahsa Inggris siswa yang diajar dengan strategi pembelajaran advance organizer dengan siswa yang diajar dengan strategi pembelajaran…
ekspositori. (2) mengetahui perbedaan hasil belajar pemahaman bacaan bahasa Inggris yang memiliki kemampuan awal tinggi dan kemampuan awal rendah, dan (3) mengetahui interaksi antara strategi pembelajaran dengan kemampuan awal dalam mempengaruhi hasil belajar pemahaman bacaan Bahasa Inggris siswa.
Penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen. Populasi penelitian adalah 118 orang yang berasal dari tiga kelas yaitu kelas VIII (delapan) SMP Yayasan Perguruan Dwi Tunggal Tanjung Morawa, sedangkan sampel seluruhnya 74 orang yang terdiri dari dua kelas dengan menggunakan cluster random sampling. Sebelum perlakuan diberikan, terlebih dahulu sampel penelitian diberikan tes kemampuan awal untuk membedekan jenis kemampuan awal yang dimiliki siswa. Tes hasil belajar yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian terlebih dahulu diujicobakan untuk mengetahui tingkat validitas dan reabilitas tes. Hasil yang diperoleh dari 45 soal yang diujicobakan, sebanyak 40 saja yang memenuhi persyaratan. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik deskriptif untuk menyajikan data dan statistik inferensial untuk menguji hipotesis penelitian. Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan Anava 2 jalur yang sebelumnya, terlebih dahulu dilakukan uji persyaratan analisis data yaitu uji normalitas data yaitu uji normalitas dengan uji Lilliefors dan uji homogenitas varians dengan uji Fisher dan uji Bartlett.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan aplikasi Hello English terhadap keterampilan berbicara siswa kelas tujuh di SMPN 13 Kota Tangerang. Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif quasi-eksperimental…
imental untuk menguji apakah aplikasi tersebut dapat meningkatkan kemampuan berbicara siswa secara lebih efektif dibandingkan dengan metode pengajaran konvensional. Populasi penelitian terdiri dari siswa kelas tujuh tahun ajaran 2024/2025, dengan dua kelas yang dipilih sebagai sampel menggunakan teknik cluster random sampling, yaitu kelas 7E dan 7F yang masing-masing berjumlah 35 siswa. Satu kelas dijadikan kelompok eksperimen yang menggunakan aplikasi Hello English, sedangkan kelas lainnya menjadi kelompok kontrol dengan pembelajaran konvensional. Data dikumpulkan melalui tes berbicara dan dianalisis secara statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa siswa yang diajar menggunakan aplikasi Hello English memperoleh kemampuan berbicara yang lebih baik, dengan rata-rata nilai post-test sebesar 84,00 dibandingkan dengan 74,86 pada kelas kontrol. Selain itu, hasil Independent Samples Test menunjukkan nilai t-hitung sebesar 5,616 dengan derajat kebebasan 68 dan nilai signifikansi di bawah 0,05 (<0,001), yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara kedua kelompok. Oleh karena itu, hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa aplikasi Hello English secara signifikan meningkatkan keterampilan berbicara siswa.
This study investigates the effect of using the Hello English application on the speaking skills of seventh-grade students at SMPN 13 Kota Tangerang. The research employed a quantitative, quasi-experimental design to examine whether the application could improve students’ oral proficiency more effectively than conventional teaching methods. The population consisted of seventh-grade students in the 2024/2025 academic year, with two classes selected as samples using cluster random sampling: class 7E and class 7F, each with 35 students. One class served as the experimental group using the Hello English application, while the other functioned as the control group using conventional instruction. Data were collected through speaking tests and analyzed statistically. The findings revealed that students taught through the Hello English application achieved better speaking performance, with an average post-test score of 84.00 compared to 74.86 in the control class. Furthermore, the Independent Samples Test showed a t-score of 5.616 with 68 degrees of freedom and a significance value below 0.05 (<0.001), indicating a statistically significant difference between the two groups. Therefore, the null hypothesis was rejected, and the alternative hypothesis was accepted. In conclusion, the Hello English application significantly improved students’ speaking skills.
Abstract:Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan machine learning dalam analisis data penjualan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Minimarket Mardi memiliki beragam produk dengan pola pembelian yang bervariasi,…
ariasi, sehingga diperlukan metode analisis yang mampu mengelompokkan data penjualan secara lebih terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi penjualan berdasarkan atribut tertentu, seperti kategori produk, jumlah penjualan, serta frekuensi transaksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, penentuan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow, serta implementasi algoritma K-Means. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya beberapa klaster yang merepresentasikan pola penjualan produk di Minimarket Mardi, mulai dari produk dengan tingkat penjualan tinggi, sedang, hingga rendah. Segmentasi ini dapat membantu manajemen minimarket dalam merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, pengelolaan stok yang lebih efisien, serta peningkatan pelayanan kepada konsumen. Dengan demikian, penerapan K-Means Clustering terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel.