Pengukuran Minat Baca Mahasiswa Dengan Metode Clustering Di Perpustakaan Akademi Keperawatan RS.DUSTIRA Cimahi Menggunakan Data Mining

Firdaus, Eryan Ahmad; Maulani, Shanti; Dharmawan, Asep Budi

doi:10.25134/nuansa.v15i1.3856

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Transformasi data adalah proses yang mengintegrasikan dan mengubah berbagai skema dan struktur ke dalam skema dan struktur yang ditetapkan di gudang data [11]. Gambar 3 menunjukkan tabel atribut yang digunakan pada dataset pertahun penduduk miskin di Sumatera Utara.…”

Section: Data Transformationunclassified

Pengelompokan Data Penduduk Miskin Di Sumatera Utara Menggunakan K-Means

Safitri,

Rahmawati,

Wandira

2024

J-Com

View full text Add to dashboard Cite

The government has made many efforts to eradicate poverty in society by implementing programs such as pro-poor, basic food assistance and cash assistance which are useful for achieving the standards of a prosperous society. The results of data processing are useful in future decision making. Considering the large amount of public data, finding out poor people is not an easy thing for the government to do, as is the case in North Sumatra. This research uses the K-Means Clustering (Multidimensional) method, making it easier to see patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. The application of the K-Means Clustering (Multidimensional) algorithm produces 3 clusters with a silhouette_score value of 33, namely cluster 0 with a high level of population poverty of 1, cluster 1 with a moderate level of population poverty of 4 and cluster 2 with a low level of population poverty as many as 28. Keywords: Resident; Poor; Data Mining; K-Means Abstrak: Banyak upaya yang dilakukan pemerintah untuk menghapus kemiskinan pada masyarakat dengan cara melakukan program seperti pro-poor, bantuan sembako maupun bantuan uang tunai yang berguna untuk mencapai standar masyarakat sejahtera. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan kedepannya. Mengingat banyaknya data masyarakat, maka untuk mengetahui masyarakat miskin bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh pemerintah, sama halnya di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering (Multidimensi) memudahkan untuk melihat pola dan struktur dalam data yang sulit dilihat dalam representasi aslinya. Penerapan algoritma K-Means Clustering (Multidimensi) menghasilkan 3 cluster, yaitu dengan cluster 0 dengan tingat kemiskinan penduduk yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28. Kata kunci: Penduduk; Miskin; Multidimensi; Data Mining; K-Means

show abstract

Section: Data Transformationunclassified

Pengelompokan Data Penduduk Miskin Di Sumatera Utara Menggunakan K-Means

Safitri,

Rahmawati,

Wandira

2024

J-Com

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tahap-tahap ini umumnya dilakukan secara berulang-ulang hingga mencapai hasil yang memuaskan dan sesuai dengan tujuan bisnis yang ingin dicapai. [8] Tujuan utama prediksi adalah untuk memprediksi nilai atau kejadian masa depan berdasarkan informasi dan data yang tersedia. Dalam konteks bisnis, prediksi dapat membantu mengidentifikasi tren pasar, perilaku pelanggan, atau hasil bisnis yang mungkin terjadi di masa depan.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Prediksi Penyakit Kanker Paru-Paru Dengan Algoritma Regresi Linier

Rahman Wahid,

Nugroho,

Halim Anshor

2023

bit

View full text Add to dashboard Cite

Lung cancer is one of the deadliest types of cancer worldwide. Therefore, efforts to predict the likelihood of developing lung cancer are very important in its prevention and treatment. One way to predict the likelihood of getting lung cancer is to use a linear regression algorithm. This study aims to develop a predictive model that can identify a person's likelihood of developing lung cancer based on certain factors, such as age, passive smoker and level or severity. The data used in this study were collected from 100 patients diagnosed with lung cancer and their severity. The results of the analysis show that the linear regression algorithm can be used to predict the probability of getting lung cancer with an accuracy of about 90% and is able to give good results with a Root Mean Squared Error: 0.686 +/- 0.000 and Squared Error: 0.471 +/- 0.546

show abstract

“…Penggunaan teknologi sistem informasi menjadi kebutuhan manusia dan memberikan manfaat besar terhadap perubahan pada suatu struktur dan manajemen organisasi (Firdaus, Maulani, & Dharmawan, 2021). Fungsi utama masjid adalah tempat beribadah kepada Allah SWT.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Informasi Kegiatan Masjid (Studi Kasus: Masjid Al Barakah)

Maulani

Firdaus

Syani³

et al. 2022

NUANSA

View full text Add to dashboard Cite

Masjid Al Barakah ialah pusat ibadah umat Islam di Politeknik TEDC Bandung yang memiliki banyak kegiatan keagamaan. Pengurus Masjid Al Barakah terkendala penyampaian informasi yang masih disampaikan secara lisan pada hari Jumat. Upaya mengatasi kendala dalam mengelola kegiatan masjid dibutuhkan aplikasi informasi kegiatan masjid berbasis web sehingga dalam menyampaikan informasi pada jamaah lebih mudah dan efektif. Rancangan aplikasi berbasis web ini akan digunakan oleh Masjid Al Barakah. Perancangan aplikasi ini menggunakan metode penelitian System Development Life Cycle (SDLC). SDLC Prototype mempunyai 4 (empat) tahap (analisis kebutuhan user, membuat prototype, menyesuaikan prototype dengan keinginan user, dan menggunakan prototype). Aplikasi diuji dengan menggunakan metode black box (uji aplikasi) dan User Acceptance Test (UAT). Hasil uji terhadap 7 responden terhadap 3 variabel (desain, fitur dan kepuasan pengguna) menunjukkan bahwa secara keseluruhan (90,5%) rancangan aplikasi telah sesuai dengan kebutuhan pengguna.

show abstract

Pengukuran Minat Baca Mahasiswa Dengan Metode Clustering Di Perpustakaan Akademi Keperawatan RS.DUSTIRA Cimahi Menggunakan Data Mining

Cited by 5 publications

References 0 publications

Pengelompokan Data Penduduk Miskin Di Sumatera Utara Menggunakan K-Means

Pengelompokan Data Penduduk Miskin Di Sumatera Utara Menggunakan K-Means

Prediksi Penyakit Kanker Paru-Paru Dengan Algoritma Regresi Linier

Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Informasi Kegiatan Masjid (Studi Kasus: Masjid Al Barakah)

Contact Info

Product

Resources

About