Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection…
process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions.
Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.
Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product
Abstract:Abstract: The implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.
Abstract:Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality…
uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.
Keywords: air quality; neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)
Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan
Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: This research focuses on technology and integration tools for IoT environments, with an emphasis on three main aspects: the integration of Building Information Modeling (BIM) and IoT, the utilization of real-time…
me data, and the urban IoT framework. The integration of BIM and IoT enables a smarter and more efficient building management system by utilizing IoT data to monitor real-time building conditions and improve maintenance and operational processes. This research seeks to identify challenges and solutions for technology integration in increasingly complex IoT environments, while also offering guidance for practical implementation in the urban and building sectors. In this research, we use a literature analysis approach, the main process is to identify relevant sources, including articles, journals, conferences, books, and industry reports published in the last five years. The results of this study are an implication that the application of IoT device integration with BIM can help improve operational and maintenance efficiency, optimize construction management, improve safety and mitigate risks in a company.
Keywords: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada teknologi dan alat integrasi untuk lingkungan IoT, dengan penekanan pada tiga aspek utama: integrasi Building Information Modeling (BIM) dan IoT, pemanfaatan data real-time, dan kerangka kerja IoT perkotaan. Integrasi antara BIM dan IoT memungkinkan sistem manajemen bangunan yang lebih cerdas dan efisien dengan memanfaatkan data IoT untuk memantau kondisi real-time bangunan serta memperbaiki proses pemeliharaan dan operasional. Penelitian ini berupaya mengidentifikasi tantangan dan solusi integrasi teknologi dalam lingkungan IoT yang semakin kompleks, sekaligus menawarkan panduan untuk penerapan praktis di sektor perkotaan dan bangunan. Pada penelitian ini kami menggunakan metode pendekatan analisis literatur, proses utamanya adalah dengan mengidentifikasi sumber sumber relevan, meliputi artikel, jurnal, konferensi, buku, dan laporan industri yang dipublikasikan dalam lima tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah implikasi bahwa penerapan pengintegrasian perangkat IoT denan BIM dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan pemeliharaan, optimasi manajemen kontruksi, peningkatan keselamatan dan mitigasi resiko pada sebuah perusahaan.
Kata kunci: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstract:Abstract: The PPKS task force at Universitas Amikom Purwokerto has been established and is actively implementing various programs. However, complaints regarding cases of sexual violence are currently managed through WhatsApp,…
sApp, with limited guidance on the complaint procedures. As a result, many students are unaware of the PPKS task force or how to report incidents, creating obstacles for both the task force in identifying cases and for students seeking to file complaints. This study aims to provide students with an effective and accessible way to report incidents of sexual violence on campus. To develop the complaint information system, the Scrum methodology was used, involving team collaboration to easily adapt to changes throughout the development process. The resulting complaint information system for the prevention and handling of sexual violence has been successfully implemented and tested with students at Universitas Amikom Purwokerto. This system enables students to submit complaints seamlessly online. Testing results indicate that the system functions as intended and meets the expected outcomes.
Keywords: information system; PPKS; complaint; student; scrum
Abstrak: Satuan tugas PPKS Universitas Amikom Purwokerto sudah berjalan dan membuat program kerja, namun dalam proses pengaduan kasus kekerasaan seksual saat ini hanya menggunakan whatsapp dan kurangnya penjelasan tentang prosedur pengaduan yang ada. Banyak mahasiswa yang belum mengetahui adanya satgas PPKS di kampus dan cara pengaduan kasus. Hal tersebut menjadi kendala bagi satuan tugas PPKS dalam mengetahui kasus yang ada dan mahasiswa saat ingin melakukan pengaduan kasus. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sarana yang efektif dan mudah diakses bagi mahasiswa untuk melakukan pengaduan kasus apabila mahasiswa mengetahui tentang adanya kekerasaan seksual di lingkungan kampus. Tujuan Penelitian adalah untuk membantu memudahkan mahasiswa dalam melakukan aduan tentang adanya kasus kekerasaan seksual di lingkungan Universitas Amikom Purwokerto. Metode dalam pengembangan sistem adalah metode Scrum. Metode Scrum melibatkan keseluruhan tim yang ada di organisasi. Dengan adanya keterlibatan ini maka mudah dalam mengantisipasi perubahan yang terjadi selama pengembangan sistem. Sistem informasi pengaduan pencegahan dan penanganan tindak kekerasan seksual berhasil di terapkan dan diujikan kepada Mahasiswa Universitas Amikom Purwokerto. Dengan adanya sistem informasi pengaduan ini mahasiswa dapat dengan mudah dalam membuat aduan berbasis sistem. berdasarkan daftar uji yang dilakukan terhadap sistem yang dibuat maka dapat disimpulkan bahwa skenario yang diujikan sesuai dengan hasil yang diharapan.
Kata kunci: sistem informasi; PPKS; pengaduan; mahasiswa; scrum
Abstract:Abstract: Due to the successful conversion from LPG stoves to electric stoves, which are unsupported by the village’s electricity supply—averaging 450 watts—while government-provided stoves have a power rating of 900…
wer rating of 900 watts, making them unsuitable for use in Tomuanhollbung Village. To address this issue, the research team designed a stove that uses waste oil (35,000 kJ/kg) and incorporated embedded system technology, utilizing the French design research method. The research results indicated that by using a DC motor with specifications of 12VDC/3A, 3800 rpm, and a valve diameter of 9.7 x 9.5 x 3.3 cm, a power output of 36W was achieved, with a pressure of 288.7 Pa or 0.00289 bar and an angular velocity of 398.1 rad/s. When the burner stove was first ignited, the flame appeared yellow. With a voltage of 3.7VDC/3A, it produced a rotation of 3795 rpm, a yellow flame, a flame height of 8 cm from the stove, and a flame width diameter of approximately 18 cm. At a voltage of 3.7VDC, the pressure measured 0.000964 bar, with a flame temperature of 275°C (as measured by an infrared sensor). A voltage of 7.4VDC resulted in a pressure of 0.0192 bar and a flame temperature of 350°C, while a voltage of 11.8VDC produced a pressure of 0.0289 bar with a maximum flame temperature of 420°C. For fuel consumption over 10 minutes at 3.7VDC/3A, the flame height reached 7-10 cm, with a wind pressure of 0.000964 bar and a fuel consumption of 0.237 grams.
Keywords : embedded system burner stove; microcontroller; snail dc motor.
Abstrak: Dilatar belakangi masalah kelangkaan elpiji didesa tomuanhollbung, serta tidak berhasilnya konversi kompor elpiji menuju kompor listrik karena daya listrik rumah masyarakat berdaya 450wat, daya kompor pemerintah 900watt, sehingga tidak bisa digunakan. Dari masalah tersebut, tujuan utama penelitian ini merancang kompor berbahan bakar oli bekas, yang mampu mengatasi masalah kelangkaan gas elpiji dan tidak terpakainya kompor dari pemerintah psat. Metode penelitian ini menggnakan metode prototype sehingga menghasilkan satu produk kompor burner dengan mengatur kecepatan motor DC. Hasil penelitian mendapati data pengujian mendapati bahwa dengan menggunakan motor DC Keong spesifikasi tegangan 12VDC/3A, 3800 rpm, dengan diameter katup 9,7 x 9.5 x 3.3cm menghasilkan daya 36W, dengan tekanan 288.7Pa atau 0.00289bar kecepatan sudut 398.1 rad/s. Ketika kompor burner pertama kali dinyalakan, warna api berwarna kunig. Jika tegangan 3.7VDC/3A akan menghasilkan putaran 3795rpm nyala api kuning, tinggi api 8cm dari tunggku kompor, dan diameter lebar keluarnya api dari tungku berkisar 18cm. Tegangan 3,7VDC maka menghasilkan tekanan 0.000964bar, nyala api 275 0C (pembacaan sensor infrared). Tegangan 7.4VDC menghasilkan tekanan 0.0192 bar, nyala api 350 0C, dan Tegangan 11.8 VDC tekanan 0.0289 bar, nyala api maksimal 420 0C. Untuk konsumsi bahan bakar selama 10 menit, dengan tegangan 3.7VDC/3A mendapati nyala api setinggi 7-10 cm, tekanan angin senilai 000964 bar dan konsumsi bahan bakar 0.237 gram. Kesimpulan penelitian ini mendapati bahwa nyala api kompor burner bisa di atur seperti nyala api kompor elpiji pada umum nya.
Kata kunci: kompor burner embedded system, microcontroller, motor dc keong.
Abstract:Abstract: This research tries to describe student cluster analysis, as an effort to optimize campus promotion to various schools and regions. It is known that every year, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh, abbreviated…
ed as PPNP, brings in students from various regions in Indonesia. Regarding the campus promotion strategy process, the PPNP promotion section has not been based or referred to the results of processing existing student data. So that the budget used by the campus promotion team has not been right on target with the results of students who can be brought to campus. In addition, the existing student database has not been processed or explored further, so that it has not produced knowledge that is very useful as material to support the decisions of the academic and student affairs department and the campus promotion team. The method used in this research is CRISP-DM which stands for Cross- Industry Standard Process for Data Mining. Based on the characteristics of each cluster, the PPNP Promotion Team in conducting the next socialization is advised to prioritize provinces such as West Sumatra and North Sumatra. Currently, managerial circles in this context, university leaders are expected to be able to make data-based decisions. Data-based decision making can foster a culture of sustainable innovation, produce customer-centric offerings and drive long-term business growth.
Keywords: cluster analysis; student data; k-means clustering; campus promotion
Abstrak: Penelitian ini mencoba untuk mendeskripsikan analisis cluster mahasiswa, sebagai upaya optimalisasi dalam melakukan promosi kampus ke berbagai sekolah dan daerah. Diketahui bahwa setiap tahunnya, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh disingkat PPNP mendatangkan mahasiswa dari berbagai daerah di Indonesia. Terkait dengan proses strategi promosi kampus, bagian promosi PPNP belum didasarkan pada hasil pengolahan data mahasiswa yang ada. Sehingga anggaran yang digunakan tim promosi belum tepat sasaran dengan hasil mahasiswa yang dapat didatangkan ke kampus. Selain itu database mahasiswa yang ada selama ini belum diolah atau digali secara jauh, sehingga belum menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat sebagai bahan untuk mendukung keputusan bagian akademik dan kemahasiswaan serta tim promosi kampus. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu CRISP-DM merupakan singkatan dari Cross-Industry Standart Process for Data Mining. Berdasarkan karakteristik setiap cluster, maka untuk Tim Promosi PPNP dalam melakukan sosialisasi berikutnya disarankan memprioritaskan pada provinsi seperti Sumatera Barat dan Sumatera Utara. Saat ini kalangan manajerial yaitu pimpinan perguruan tinggi diharapkan dapat melakukan pengambilan keputusan berbasis pada data. Pengambilan keputusan berbasis data dapat menumbuhkan budaya inovasi yang berkelanjutan, menghasilkan penawaran yang berpusat pada pelanggan dan mendorong pertumbuhan bisnis jangka panjang.
Kata kunci: analisis cluster; data mahasiswa; k-means clustering, promosi kampus
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means