Abstract:This research is motivated by the large number of prospective students who simply choose a major when they want to enter a vocational school without considering their abilities. The Decision Tree or C45 method is used because…
cause it is able to make decision trees that are easy to describe, and has a level of efficiency in handling discrete and numeric attribute data. While the Naive Bayes method is used because it has a high accuracy of results. This research was conducted based on data from students of SMK Muhammadiyah 10 Kisaran which contained questions about feelings of wrong majors, interests, and determinants of other majors. Data is divided into 2 labels, namely free labels (y) and bound labels (x). Followed by dividing the dataset into training data and testing data with a ratio of 70:30 in both methods to get the level of accuracy. From the results given, it can be seen that the C45 algorithm has an accuracy of 85% and the Naive Bayes algorithm has an accuracy of 26%. This shows that the C45 algorithm is more effective in classifying the available datasets compared to the Naive Bayes.
Abstract:Graduation marks the completion of a certain level of schooling. This study aims to predict the graduation of students at SDN 016528 BP Mandoge based on their abilities. The goal of this research is to reduce the rate of…
student failure to graduate by making predictions based on examination scores collected by the institution. The method used in this study is Naive Bayes, a technique in Data Mining that utilizes probability and statistics to predict future outcomes based on previous data. This method was chosen due to its advantage in predicting graduation rates from concrete data, ensuring the results are reliable and applicable for future predictions. The dataset used in this study includes graduation data for SDN 016528 BP Mandoge students for the 2019/2020 academic year, comprising 171 students, with 120 students used for training data and 51 students for testing data, achieving a model accuracy of 98%.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kondisi financial distress dengan menggunakan model Springate (Sscore), dengan variabel rasio modal kerja bersih terhadap total aset, rasio laba sebelum pajak dan bunga…
terhadap total aset, laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset, rasio sebelum pajak terhadap total liabilitas lancar, dan rasio penjualan terhadap total aset. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan sub sektor hotel, restoran dan pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan metode purposive sampling. Jumlah perusahaan dalam penelitian yaitu 28 dalam kurun waktu 4 tahun dari 2018 sampai 2021, atau sebanyak 112 sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 18 perusahaan sub sektor hotel, restoran dan pariwisata dalam kurun waktu 4 tahun mengalami kondisi financial distress secara terus-menerus. Jika dibiarkan maka perusahaan bisa saja mengalami kebangkrutan.
Abstract:Bankruptcy risk is a critical issue for publicly listed companies as it may threaten business sustainability and undermine investor confidence. This study aims to examine the effects of asset growth, revenue growth, market…
et valuation, property, plant and equipment (PPE), goodwill, and research and development expenditure on bankruptcy risk, proxied by the Altman Z-score, among publicly listed companies in ASEAN countries. The study employs a quantitative approach using secondary data obtained from 1,354 non-financial firms listed in Indonesia, Malaysia, Thailand, Singapore, and the Philippines over the 2015–2023 period, yielding a total of 7,726 firm-year observations. Data were analyzed using a fixed-effects panel regression model. The findings reveal that asset growth and goodwill exert a positive and significant effect on the Altman Z-score, whereas research and development expenditure has a negative and significant effect. Revenue growth demonstrates a marginally positive influence, while market valuation and PPE do not exhibit a significant effect on bankruptcy risk. These results suggest that corporate financial stability is determined not only by financial factors but also by the quality of strategic resources and firms’ adaptive capabilities. The novelty of this study lies in the integration of the Resource-Based View and Dynamic Capabilities Theory perspectives into a bankruptcy prediction framework for publicly listed companies across ASEAN countries.
Abstract:The decline in sleep quality among preschool children has become a significant concern due to its impact on physical health and cognitive development, one of which is influenced by excessive smartphone use. This study addresses…
dresses the research problem of whether there is a relationship between smartphone addiction and sleep quality in preschool children. The aim of this study is to analyze this relationship among children at PAUD Anggrek, Tamansari Village, Bondowoso Regency, in 2025. The research employed a quantitative approach with a cross-sectional design, involving the entire population of 30 parents as the sample using a total sampling technique. Data were collected through structured questionnaires and analyzed using the chi-square test at a 5% significance level. The results revealed a significance value of 0.000 < 0.05 and a calculated chi-square value of 22.502, which is greater than the chi-square table value of 3.481, indicating a significant relationship between smartphone addiction and sleep quality in preschool children. The findings conclude that higher levels of smartphone addiction are associated with poorer sleep quality in children. The novelty of this study lies in its focus on preschool children within early childhood education settings using a behavioral approach to technology use, which remains relatively underexplored in the local context. These findings provide important implications for parents and educators to regulate smartphone use in order to support optimal sleep quality in children.
Abstract:Prediksi penyakit diabetes menjadi salah satu tantangan penting dalam dunia kesehatan mengingat meningkatnya prevalensi penyakit ini secara global. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam…
lam memprediksi risiko diabetes berdasarkan dataset medis yang berisi berbagai fitur seperti usia, berat badan, kadar gula darah, tekanan darah, dan riwayat keluarga. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data dengan asumsi independensi antar variabel. Pada penelitian menggunakan metode Naive Bayes menunjukkan bahwa memiliki capaian tingkat akurasi sebesar 83.75% dengan precision untuk kelas "Yes" sebesar 86.47% dan recall sebesar 93.50%, yang menandakan performa yang cukup baik dalam mendeteksi pasien diabetes. Namun, performa model dalam mendeteksi pasien non-diabetes perlu ditingkatkan mengingat recall untuk kelas "No" hanya mencapai 51.35%. Hasil ini menunjukkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang sederhana namun efektif untuk memprediksi diabetes, dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk membantu pengambilan keputusan medis secara lebih akurat.
Abstract:Data mining merupakan salah satu metode yang paling efektif dalam menghasilkan klasifikasi yang akurat, efisien, dan relevan. Pengelompokan jenis kendaraan berdasarkan sistem transmisi dilakukan dengan menggunakan algoritma…
tma Decision Tree dan dievaluasi melalui confusion matrix. Dataset yang digunakan mencakup empat jenis kendaraan: Bebek, Skuter, Sport, dan Trail, dengan tiga jenis transmisi: Manual, Automatic, dan Kopling. Algoritma Decision Tree dipilih karena kemampuannya dalam membagi dataset secara rekursif untuk menghasilkan aturan klasifikasi yang jelas dan mudah dipahami. Model dilatih dan diuji untuk memprediksi jenis transmisi berdasarkan fitur kendaraan, dengan hasil akurasi mencapai 95%. Evaluasi menggunakan confusion matrix mengungkap distribusi prediksi benar dan salah pada setiap kategori. Hasilnya menunjukkan bahwa transmisi Automatic dan Kopling diklasifikasikan dengan akurasi tinggi, meskipun terdapat beberapa kesalahan pada prediksi transmisi Manual. Nilai Cohen’s Kappa sebesar 0,913 mengindikasikan kesesuaian yang sangat baik antara prediksi dan data aktual. Algoritma Decision Tree terbukti efektif dalam klasifikasi jenis kendaraan, meskipun diperlukan perbaikan untuk meningkatkan akurasi pada kategori tertentu.
Abstract:Angga Colection adalah sebuah usaha yang bergerak di bidang penjualan fashion, terletak di Jalan Besar Sei Silau Timur, Kabupaten Asahan. Produk fashion yang ditawarkan meliputi baju, celana, tas, sepatu, aksesoris, dan…
gamis. Namun, saat ini Angga Colection menghadapi kesulitan dalam memprediksi permintaan produk fashion karena masih mengandalkan perkiraan dari bagian penjualan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode single moving average pada sistem peramalan penjualan produk fashion di Angga Colection. Metode ini melibatkan pengambilan sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata, dan menggunakan hasilnya sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dan hasilnya menunjukkan bahwa menerapkan metode single moving average pada sistem peramalan penjualan produk fashion di Angga Colection dapat memudahkan proses peramalan dan meningkatkan akurasi prediksi. Dengan demikian, Angga Colection dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif dalam menghadapi permintaan produk fashion.
Abstract:Pertanian modern menghadapi tantangan dalam efisiensi penggunaan air untuk irigasi. Penelitian ini mengembangkan sistem Field Monitoring System (FMS) berbasis Internet of Things (IoT) yang menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler…
kontroler utama untuk mengontrol irigasi sawah secara otomatis. Sistem ini dilengkapi dengan sensor kelembaban tanah dan sensor ketinggian air yang memungkinkan pemantauan kondisi lahan secara real-time. Data yang diperoleh dikirim ke Firebase Realtime Database untuk memudahkan pemantauan dan pengelolaan air dari jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengontrol gerbang irigasi dan pompa air secara otomatis berdasarkan kondisi kelembaban tanah dan ketinggian air, sehingga mengurangi ketergantungan pada pemantauan manual. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan air dalam pertanian, namun masih bergantung pada koneksi internet yang stabil. Penelitian lebih lanjut dapat mengembangkan integrasi dengan prediksi cuaca untuk optimasi irigasi.
Abstract:Abstract: This study is motivated by the underutilization of transaction data at Toko F3I Kisaran in supporting decision-making related to inventory and pricing strategies. Currently, decisions are made conventionally based…
sed on experience, which may lead to overstock or stockout conditions. This research aims to develop a sales prediction model by applying Data Mining techniques using the Multiple Linear Regression method to analyze the influence of stock and price variables on sales. The research methodology includes historical data collection, regression analysis, web-based system design using PHP and MySQL, and system testing through the Black Box method. The results indicate that the developed model is capable of generating measurable and systematic sales estimations based on stock and price variables. The implementation of this system can assist store management in planning inventory levels and pricing strategies more efficiently, thereby improving operational effectiveness and business competitiveness.
Keywords: data mining; multiple linear regression; PHP; sales prediction; web-based system
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh belum optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan pada Toko F3I Kisaran dalam mendukung pengambilan keputusan terkait persediaan dan penetapan harga. Selama ini, keputusan masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menimbulkan overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan dengan menerapkan teknik Data Mining menggunakan metode Regresi Linier Berganda guna menganalisis pengaruh variabel stok dan harga terhadap penjualan. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data historis, analisis perhitungan regresi, perancangan sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan estimasi penjualan berdasarkan variabel stok dan harga secara lebih terukur dan sistematis. Implementasi sistem ini dapat membantu manajemen toko dalam merencanakan jumlah persediaan dan strategi harga secara lebih efisien, sehingga meningkatkan efektivitas pengelolaan bisnis dan daya saing perusahaan.
Kata kunci: data mining; prediksi penjualan; regresi linier berganda; sistem berbasis web; PHP