Abstract:Banyak penyakit timbul akibat gaya hidup manusia, pengaruh zaman yang akan berdampak pada gangguan kesehatan. Salah satunya adalah gastritis yang biasa dikenal dengan penyakit maag. Indonesia menempati urutan ke-4 dengan…
an persentase 40,8% sekitar 274.396 kasus gastritis terjadi dari 238.452.952 jiwa penduduk. Kebanyakan penderita gastritis adalah remaja, dimana masa remaja masih labil dalam mengikuti perkembangan zaman. Melihat dari tren dan aktivitas remaja, faktor utama terjadinya gastritis yaitu karena gaya hidup yang tidak sehat. Salah satunya pola makan buruk dan konsumsi kopi yang berlebih. Hal ini memicu peningkatan asam lambung, sehingga bisa terjadi peradangan pada mukosa lambung. Untuk mengetahui hubungan pola makan dan konsumsi kopi dengan kejadian gastritis pada remaja di MAN 1 Kota Tangerang. Jenis penelitian kuantitatif, metode pendekatan cross sectional analitik, menggunakan penarikan sampel total sampling berjumlah 80 sampel. Analis penelitian ini univariat dan bivariat dengan metode uji Chi-Square. Menunjukan siswa/i yang memiliki pola makan buruk sebanyak 49 (61,3%) responden dan yang memiliki konsumsi kopi buruk sebanyak 51 (63,7%) siswa/i. Hasil uji statistik Chi-Square didapat P-Value (X² hitung) pola makan 14.050 dan konsumsi kopi 5.776. P-Value tersebut ≥ X² tabel (3.841) yang berati kedua hipotesis diterima. Ada hubungan antara pola makan dan konsumsi kopi dengan kejadian gastritis pada remaja di MAN 1 Kota Tangerang.
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:Penentuan tata letak barang yang optimal di sebuah toko memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Dalam penelitian ini, diusulkan penerapan algoritma FP-Growth untuk menganalisis…
alisis pola asosiasi dari data transaksi penjualan guna mengoptimalkan tata letak barang. Algoritma FP-Growth dipilih karena kemampuannya dalam menemukan asosiasi frekuensi tinggi antar produk tanpa harus melalui tahap pencarian kandidat yang memerlukan waktu komputasi besar. Dengan menganalisis hubungan antar produk yang sering dibeli bersamaan, hasil penelitian ini memberikan rekomendasi penempatan produk yang strategis untuk memaksimalkan peluang pembelian dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Studi kasus dilakukan pada data transaksi sebuah toko ritel yang diperoleh di situs penyedia dataset Kaggle, dengan hasil menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengaturan tata letak barang serta potensi peningkatan penjualan. Implementasi FP-Growth terbukti efektif dalam mengurangi waktu analisis dan memberikan hasil yang akurat dalam menentukan hubungan antar produk. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengelola toko ritel dalam mengoptimalkan tata letak barang secara lebih ilmiah dan data-driven.
Abstract:Data mining membantu mengungkap informasi penting dari data besar untuk mendukung keputusan bisnis. Data mining dengan metode Apriori untuk memprediksi penjualan sembako memiliki tingkat akurasi yang cukup dalam menyelesaikan…
esaikan masalah.. Metode Apriori digunakan untuk menemukan pola produk yang sering dibeli bersama dalam transaksi penjualan sembako di sebuah supermarket. Hasil analisis memberikan wawasan tentang kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga membantu perencanaan strategi penjualan yang lebih efektif. Apriori terbukti mampu mengidentifikasi aturan asosiasi yang signifikan dan berguna untuk memprediksi pola pembelian di masa depan dan meningkatkan penjualan.
Abstract:Penelitian ini berjudul “Rekonstruksi Sejarah Menggunakan Sumber Lisan dalam Penulisan Sejarah Lokal: Studi Kasus Desa Galesong Baru.” Latar belakang penelitian ini didasarkan pada pentingnya melestarikan sejarah lokal yang…
al yang belum banyak terdokumentasikan secara tertulis, terutama yang terkait dengan budaya maritim masyarakat Galesong Baru. Sumber lisan menjadi metode utama dalam merekonstruksi sejarah, mengingat keterbatasan arsip tertulis mengenai peristiwa penting di desa ini, termasuk tradisi maritim seperti Mappalili dan Orang Laut. Penelitian ini bertujuan untuk menggali narasi sejarah lokal melalui wawancara dengan tetua adat, nelayan, dan tokoh masyarakat setempat. Metode yang digunakan adalah metode sejarah, dengan pendekatan triangulasi sumber lisan dan dokumen tertulis untuk mendapatkan gambaran yang lebih akurat. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis konteks sosial dan budaya yang mempengaruhi penyampaian narasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun terdapat variasi dalam cerita yang disampaikan oleh para informan, pola-pola umum tetap muncul terkait hubungan masyarakat dengan laut dan pentingnya tradisi maritim dalam membentuk identitas mereka. Sumber lisan terbukti sebagai alat yang penting dalam merekonstruksi sejarah lokal yang kaya dan dinamis.
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.
Abstract:Penelitian ini membahas sistem pengenalan bentuk bendera negara menggunakan pendekatan pengolahan citra berbasis OpenCV Permasalahan yang diangkat adalah kesulitan dalam mengenali bendera negara dari citra digital secara…
otomatis dan akurat. Tujuan dari peelitian ini adalah mengembangkan sistem yang mampu mengenali bendera berdasarkan pola warna dan bentuk geometri dasar. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan dataset gambar bendera, pra-pemrosesan citra (resizing, grayscaling, thresholding), deteksi kontur dan segmentasi warna. Sistem diuji menggunakan dataset 10 negara dengan variasi bentuk dan warna dominan. Hasil menunjukkan tingkat akurasi mencapai 92% dengan waktu proses rata-rata .. detik per citra. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem identifikasi otomatis berbasis visual yang dapat diterapkan pada aplikasi pendidikan maupun arsip digital.