Abstract:The Tudang Sipulung tradition represents the crystallization of deliberative consensus values that persist within the agrarian communities of South Sulawesi. This study aims to describe and analyze the implementation process…
cess of the Tudang Sipulung custom in Marannu Village, Maros Regency. Employing a qualitative research method with a distinct anthropological approach, data were gathered through participant observation and in-depth interviews with key informants. The findings reveal that the execution of Tudang Sipulung in Marannu Village is not merely a ceremonial ritual but a structured forum for collective decision-making. This procession involves a synergy between traditional leaders, village government officials, agricultural extension workers, and the farming community, particularly in preparation for the rice planting season. The primary agenda includes determining planting schedules, selecting seed varieties, and managing irrigation systems to minimize the risk of crop failure. Anthropologically, this tradition serves as a medium for social integration, bridging local wisdom with technical government policies. This study concludes that the sustainability of Tudang Sipulung is a crucial factor in maintaining food security and social harmony within the Marannu Village community.
Abstract:The rapid evolution of digital technologies, particularly live streaming features in e-commerce platforms, has significantly transformed consumer behavior while introducing new risks to consumer protection. Live streaming…
g based commercial transactions often involve real time, visually driven interactions that encourage impulsive purchasing decisions, making traditional regulatory frameworks insufficient. This study aims to analyze the primary factors influencing consumer protection in live commerce settings by examining five core variables: product transparency, platform accountability, perceived risk, consumer trust, and digital literacy. Utilizing a qualitative exploratory approach, this research conducted a comprehensive literature review of 77 international journal articles published between 2020 and 2024. The findings indicate that product transparency and platform accountability are fundamental to enhancing consumer trust and reducing perceived risks, whereas digital literacy acts as a moderating factor that empowers consumers to make informed decisions. The study proposes a conceptual framework that integrates behavioral and regulatory dimensions, offering both theoretical insights and practical implications for improving consumer protection in fast paced, interactive digital marketplaces.
Abstract:Kemiskinan merupakan masalah sosial-ekonomi yang serius di Jawa Timur, yang memerlukan analisis mendalam untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi tersebut. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam data mining…
ng digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan berdasarkan data sosial ekonomi di Jawa Timur. Data yang digunakan mencakup beberapa atribut, seperti persentase penduduk miskin, pengeluaran per kapita, indeks pembangunan manusia, dan akses sanitasi. Dengan mengeksplorasi berbagai nilai K, akurasi KNN dievaluasi dalam memprediksi kategori kemiskinan (tinggi atau rendah). Hasil analisis menunjukkan bahwa model KNN mencapai akurasi 92,11%, memberikan kontribusi dalam pemetaan kemiskinan yang dapat mendukung kebijakan pengentasan kemiskinan di tingkat daerah.
Abstract:Penyakit Alzheimer adalah penyakit neurodegeneratif yang mempengaruhi otak dan secara bertahap mengurangi kemampuan seseorang untuk berpikir, mengingat, dan berfungsi secara mandiri. Ini merupakan jenis demensia yang paling…
ing umum, dengan gejala awal yang biasanya terjadi pada individu di atas 65 tahun, meskipun dapat juga terjadi pada usia yang lebih muda. Beberapa gejala awal Alzheimer termasuk lupa akan peristiwa baru-baru ini, kesulitan menyelesaikan tugas sehari-hari, dan kebingungan tentang waktu atau tempat. Gejala penyakit dapat memburuk seiring berjalannya waktu, seperti kehilangan kemampuan berkomunikasi, perubahan suasana hati yang signifikan, dan penurunan fungsi fisik. Diagnosis tahap awal untuk penyakit Alzheimer dapat meningkatkan efisiensi terapi. Deteksi dini penyakit Alzheimer dapat memanfaatkan pendekatan matematis pada data mining untuk menganalisis data. Klasifikasi adalah salah satu metode data mining yang dapat diterapkan untuk pendeteksian dini atau prediksi penyakit Alzheimer. Penelitian yang berkenaan dengan klasifikasi penyakit Alzheimer belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan performa algoritma C4.5 dan algoritma AdaBoost dalam klasifikasi penyakit Alzheimer menggunakan teknik pengujian percentage split dan k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini akan menggunakan metode Algoritma Decision Tree karena dapat ditafsirkan dengan mudah oleh manusia dan memililki akurasi yang tinggi sebesar 26.3%. Dapat mengubah data yang ada menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan, sehingga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana.
Abstract:Data mining merupakan bagian dari data analytics dan disiplin ilmu Data Science yang memiliki manfaat luas dan tepat guna. Kepadatan penduduk diberbagai provinsi akan mengakibatkan banyak dampak yang akan dialami oleh masyarakat,…
syarakat, karena ketidaktahuan masyarakat akan lokasi kepadatan penduduk atau informasi tentang pengelompokan kepadatan penduduk disetiap provinsi, sehingga masyarakat yang memilih lokasi bertempat tinggal semaunya cenderung berada dalam pusaran permasalahan akibat dampak kepadatan penduduk disetiap provinsi yang ada. Untuk menghindari atau meminimalkan dampak kepadatan penduduk, maka perlu dilakukan pengelompokan kepadatan penduduk kedalam 3 kelompok (cluster), yaitu sangat padat(cluster 2), padat(cluster 0), dan sedang(cluster 1). Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means dengan rapid miner. Dengan hasil penggunaan algoritma K-Means dengan rapid miner menghasilkan bahwa dari 34 provinsi yang ada, terdapat 1 provinsi Sangat Padat (cluster 2), 6 provinsi padat (cluster 0), dan 27 kecamatan sedang (cluster 1). Sehingga dengan adanya cluster kepadatan penduduk ini akan memberikan pengetahuan baru kepada masyarakat yang melakukan urbanisasi, transmigrasi, dan imigrasi karena faktor pekerjaan, faktor ingin menetap, maupun faktor lainnya, sehingga menghindari atau meminimalisi dampak permasalahan karena faktor kepadatan penduduk.
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:Data mining membantu memberikan keputusan yang tepat dan cermat dengan mengungkap pola dari data yang kompleks. Data mining dengan metode Decision Tree memprediksi kemampuan hafalan santri tahfidz berdasarkan faktor-faktor…
or seperti usia, durasi belajar, jumlah ayat yang dihafal dan frekuensi menghafal. Model prediksi ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren dalam menentukan pendekatan pembelajaran yang lebih tepat dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree dapat memberikan prediksi yang akurat dengan akurasi 96.00%, sehingga dapat bermanfaat bagi pengelola untuk menyatukan dan meningkatkan program hafalan santri.
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.