Abstract:Data mining merupakan proses penting dalam mengungkap informasi tersembunyi dari data yang besar dan kompleks, khususnya dalam industri ritel untuk memahami perilaku konsumen. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi…
pola pembelian sembako dan kebutuhan harian dengan menggunakan algoritma FP-Growth pada dataset sintetis. Algoritma FP-Growth dipilih karena kelebihannya dalam efisiensi dan kecepatan, terutama dalam menemukan frequent itemsets tanpa perlu melakukan pengulangan pada dataset. Hal ini membuat algoritma FP-Growth lebih unggul dibandingkan dengan algoritma lainnya, seperti Apriori, yang memerlukan banyak iterasi. Dataset sintetis yang digunakan mencerminkan transaksi pembelian di toko ritel untuk menguji kemampuan algoritma dalam menemukan pola pembelian yang relevan. Hasil menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth dapat secara efektif mengidentifikasi kombinasi barang yang sering dibeli bersama, yang dapat dimanfaatkan oleh pelaku bisnis untuk menyusun strategi penjualan, seperti penawaran paket hemat. Implementasi algoritma ini diharapkan dapat membantu toko ritel dalam memahami kebutuhan konsumen dan meningkatkan strategi pemasaran
Abstract:Interdialytic Weight Gains (IDWG) merupakan peningkatan volume cairan pada pasien hemodialisis yang dimanifestasikan dengan peningkatan berat badan merupakan indikator terhadap pengaturan cairan yang dikonsumsi oleh pasien.…
en. Penelitian ini bertujuan menganalisa efektifitas pendidikan kesehatan tentang pengaturan cairan dan diet GGK dengan hemodialisis dengan kejadian IDWG pada pasien yang menjalani tindakan hemodialisis di ruang Hemodialisa RSUD Martapura yang ada di Kalimantan Selatan yang belum diberikan pendidikan kesehatan dengan yang sudah diberikan pendidikan kesehatan di dalam pelaksanaan discharge planning saat pasien pulang. Desain yang digunakan yaitu quasy- experiment one group pre-post treatment design dengan pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling, pada pasien menjalani terapi hemodialisa di ruang hemodialisa RSUD Ratu Zaleha Martapura. Analisis data dengan menggunakan Paired T test dengan taraf signifikasi α 0,05. Ada perbedaan antara IDWG sebelum diberikan pendidikan kesehatan dan sesudah diberikan pendidikan kesehatan, tidak terdapat hubungan antara karakteristik pasien dengan IDWG pasien.
Abstract:Banjir bandang adalah aliran massa sedimen (pasir, kerikil, batu dan air ) dalam satu unit dengan kecepatan tinggi. Terjadi karena keseimbangan statik antara gaya geser yang ditimbulkan oleh aliran lebih besar dari gaya…
geser massa sedimen yang menahan. Karena massa yang mengalir ini mempunyai percepatan maka ketinggian dan kecepatannya akan selalu bertambah, dan pada tingkat batas tertentu keadaan menjadi tidak stabil sehingga massa sedimen terangkat dengan cepat yang menimbulkan banjir bandang. Data curah hujan di Kota Padang mengalami peningkatan dari tahun 2019 hingga tahun 2021 yaitu 2.756,4 menjadi 4.124,2. Hal ini menunjukkan semakin tingginya potensi bencana banjir di wilayah Kota Padang akibat curah hujan yang tinggi. Distribusi spasial inundasi banjir bandang terdapat pada daerah zonasi bahaya tinggi di kawasan sepanjang Batang Kuranji yakni di Kecamatan Koto Tangah, Kecamatan Kuranji, Kecamatan Nanggalo, Kecamatan Padang Utara, dan Kecamatan Pauh. Langkah mitigasi yang dilakukan untuk menanggulangi bencana banjir bandang ini telah dilakukan melalui pembangunan checkdam batu busuk dan melalui normalisasi sungai.
Abstract:Sistem perbankan sangat bergantung pada kepercayaan pelanggannya, sehingga peran Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) sangat penting dalam menjaga kepercayaan ini. Sementara itu, memerangi kejahatan siber dan memastikan perlindungan…
ndungan hukum bagi pelanggan adalah aspek penting dalam menjaga keamanan sistem keuangan. Penelitian ini mengkaji peran LPS dan penyedia dompet digital DANA dalam melindungi pelanggan dan memberlakukan langkah-langkah hukum terhadap kejahatan siber. Melalui metode deskriptif kualitatif, penelitian ini menganalisis literatur dan regulasi yang relevan mengenai perlindungan pelanggan dan keamanan siber. Temuan penelitian menegaskan peran penting LPS dalam menjaga kepercayaan, mekanisme perlindungan hukum, penegakan hukum terhadap kejahatan siber, dan upaya DANA untuk mencegah dan menanggulangi kejahatan siber. Kolaborasi antara lembaga keuangan, penegak hukum, dan sektor swasta sangat penting dalam meningkatkan kepercayaan pelanggan dan memastikan keamanan sistem keuangan digital.
Abstract:Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang terus menjadi tantangan bagi pemerintah di berbagai negara, termasuk Indonesia. Dalam upaya mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan, analisis…
data yang tepat diperlukan untuk mendukung pengambilan kebijakan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Indonesia dengan menggunakan algoritma Decision Tree, salah satu metode pembelajaran mesin yang populer. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup indikator ekonomi, demografi, dan sosial yang relevan dengan kemiskinan di Indonesia. Dengan menggunakan algoritma Decision Tree, kami dapat mengidentifikasi variabel-variabel kunci yang berperan dalam klasifikasi tingkat kemiskinan serta membangun model prediksi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan data kemiskinan dan memberikan wawasan mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi dalam upaya penanggulangan kemiskinan melalui pendekatan berbasis data.
Abstract:SD Negeri 071028 Luzamanu merupakan instasi pendidikan yang begerak dibidang pendidikan yang berupaya menciptakan kemampuan, keterampilan dan keahlian belajar para siswa dan siswinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi…
engidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi siswa di SD Negeri 071028 Luzamanu dan mengembangkan model prediksi menggunakan algoritma C4.5. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi akurasi model prediksi tersebut dalam memprediksi prestasi akademik siswa. Algoritma C4.5 merupakan suatu model prediksi yang menggunakan struktur pohon keputusan. Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan data record. Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dimulai dari pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap tiap nilai, membagi kasus dalam cabang. Dan mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Nilai Sikap dengan nilai 0,433593, sehingga atribut Nilai Sikap dapat menjadi Node Akar berikutnya. Penelitian ini menggunakan sistem algoritma c4.5 dapat membantu pihak sekolah untuk memprediksi prestasi siswa pada sekolah UPT SD Negeri 071028 Luzamanu. Model prediksi yang dikembangkan menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi yang tinggi dalam memprediksi prestasi akademik siswa berdasarkan data yang tersedia.