Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Marketing Strategy UMKM Dengan CRISP-DM Clustering & Promotion Mix Menggunakan Metode K-Medoids Iswavigra, Dwi Utari; Endriani Zen, Lova; Okfalisa; Hanim, Hafizah
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 1
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v5i1.260

Abstract

The development of MSMEs is something that has a very large influence on the economy in Indonesia. The local MSME market is even able to compete globally as shown by the large number of incoming requests from abroad. Even so, MSMEs in Indonesia have experienced fluctuations due to the economic crisis. The fluctuations that occurred showed a decrease in the number of MSMEs by 0.003%. The Executive Director of the Institute For Economics (Indef) said that the fluctuations that occurred in MSMEs resulted in unstable economic development in the second quarter. From this problem, the CRISP-DM Clustering process was carried out to process existing MSME data to determine the right promotion strategy in developing MSMEs based on the type of business undertaken, turnover and assets owned. This research was conducted using the K-Medoids algorithm by forming 3 clusters for data processing. The data processed were 71 MSME data throughout Solo Raya, where in cluster 1 there were 25 MSMEs which were dominated by types of businesses in the fashion sector with an average turnover and assets between IDR 1,000,000 - IDR 5,000,000. Cluster 2 consists of 39 MSMEs which are dominated by types of businesses in the culinary field with average turnover and assets between IDR 1,000,000 - IDR 5,000,000 and in cluster 3 as many as 7 MSMEs which are dominated by types of businesses in other fields ( excluding 6 other types of business) with an average asset of ≥ Rp. 30,000,000 and a turnover between Rp. 21,000,000 - Rp. 25,000,000.
Systematic Literature Review: Pengaplikasian Metode VIKOR dalam Decision Support System Iswavigra, Dwi Utari; Endriani Zen, Lova
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 3
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v5i3.379

Abstract

VIKOR adalah metode untuk mengatasi masalah dalam proses pengambilan keputusan multi-kriteria dalam sistem yang rumit/kompleks. Penelitian ini dilakukan dengan mencari dan mengumpulkan literatur yang relevan untuk mengkategorikan, menganalisis, dan mendiskusikan ilmu dan cakupan pembelajaran yang menggunakan metode VIKOR untuk aplikasi di berbagai bidang baik dibidang kesehatan, manufaktur, dll.. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan utama yaitu untuk menyajikan literature review dari salah satu metode pada Decision Support System (DSS) yaitu VlseKriterijuska Optimizacija I Komoromisno Resenje (VIKOR). VIKOR biasanya digunakan untuk mengevaluasi dan membandingkan keberlanjutan berbagai rencana energi atau teknologi energi dengan tujuan untuk memberikan dukungan keputusan dan memilih opsi berkelanjutan yang tepat dan signifikan. Literature Review dilakukan dengan mencari paper/jurnal di beberapa website terpercaya seperti Google Scholar, Crossref, dll. Penelitian ini meninjau total 10 paper/jurnal berbasis nasional dan internasional serta terakreditasi yang diambil mulai dari tahun terbit 2018 sampai 2023. Dari 10 paper/jurnal yang dibahas, diantaranya terkait dengan riset ilmiah dan pengambilan keputusan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa teknik VIKOR dianggap efektif dan efisien dalam proses pengambilan keputusan dari berbagai aspek. Hasil review dari 10 literatur yang digunakan mengungkapkan bahwa sekitar 35 dari studi yang dipublikasikan yang melibatkan VIKOR terkait dengan penggunaan strategisnya dalam keputusan dan aplikasi manufaktur. Metode VIKOR juga dapat terintegrasi dengan metode lain seperti fuzzy. Gabungan 2 metode ini lebih banyak digunakan daripada metode VIKOR tradisional biasa. Selain itu, hasil review menunjukkan bahwa VIKOR cukup fleksibel untuk terus ditingkatkan dengan mengintegrasikannya dengan metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang baru. Tinjauan pustaka ini dapat menjadi pedoman bagi para peneliti dan praktisi dalam menerapkan VIKOR di berbagai bidang.
Rancang Bangun Aplikasi Healty Lifestyle Melalui Sistem E-Catalog Makanan Bernutrisi Iswavigra, Dwi Utari; Zen, Lova Endriani; Astutik, Liya Yuni; Mar’atullatifah, Yulaikha; Rahmasari, Yunita
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v5i4.445

Abstract

Dalam konteks pandemi Covid-19, dampaknya tidak hanya terbatas pada aspek kesehatan, tetapi juga melibatkan berbagai bidang kehidupan, termasuk kecenderungan masyarakat untuk mencari solusi pencegahan melalui konsumsi vitamin. Namun, penting untuk memahami bahwa menjaga keseimbangan gizi dalam makanan juga memainkan peran kunci dalam memperkuat imunitas tubuh. Gizi yang cukup dan seimbang mencakup aspek-aspek seperti karbohidrat, protein, lemak, vitamin, dan mineral, dan diperlukan untuk memenuhi kebutuhan tubuh manusia. Kesehatan dan gaya hidup sehat menjadi fokus utama, dan penelitian menunjukkan bahwa pola makan seimbang dan aktivitas fisik dapat mengurangi risiko terkena penyakit. Namun, dalam menjaga pola makan yang sehat, penting juga untuk memiliki akses yang mudah dan terorganisir terhadap resep makanan bergizi. Di era teknologi saat ini, penyimpanan resep secara digital melalui e-catalog dapat menjadi solusi efektif. Beberapa penelitian terdahulu telah mengkaji penggunaan e-catalog dalam berbagai konteks, namun masih terbatas dalam mencakup aspek gizi makanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi celah tersebut dengan fokus pada pembuatan e-catalog "FunHealthy" yang menekankan pada resep makanan bergizi. E-catalog ini dirancang untuk menyediakan akses yang mudah dan terstruktur terhadap resep makanan yang mempromosikan gaya hidup sehat. Dengan memanfaatkan teknologi e-catalog, diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan kesadaran akan pentingnya gizi dalam menjaga kesehatan dan merangsang minat masyarakat untuk mengadopsi gaya hidup sehat.
Implementation of IndoBERT for Sentiment Analysis of the Constitutional Court's Decision Regarding the Minimum Age of Vice Presidential Candidates Setiawan, Very Dwi; Iswavigra, Dwi Utari; Anggiratih, Endang
Scientific Journal of Informatics Vol. 12 No. 3: August 2025
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v12i3.26320

Abstract

Purpose: This study aims to analyze the effectiveness of the IndoBERT model for sentiment analysis of Indonesian anguage YouTube comments related to the legal Court’s ruling on the minimum age of vice presidential candidates for 2024. While previous research applied conventional machine learning methods, this study addresses the challenge of understanding nuanced public opinion using a language-specific transformer model. Methods: A dataset of 23,796 YouTube comments was collected using the YouTube Data API in January 2025. The comments underwent extensive preprocessing including normalization, case folding, text cleansing, symbol removal, stopword elimination, and stemming. Sentiment labels (positive, negative, neutral) were assigned through a lexicon based approach. Three models IndoBERT, BERT, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest were trained and tested using an 80% and 20% split. Model result was evaluated with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Result: IndoBERT achieved the maximum result with 95% accuracy, outperforming BERT 92%, SVM 88%, and Random Forest 85%. This confirms IndoBERT’s superior ability to capture contextual nuances in Indonesian sentiment analysis compared to other models. Novelty: This research demonstrates the advantage of transformer based models, particularly IndoBERT, in analyzing complex Indonesian social media texts. The findings support the use of IndoBERT for automated sentiment monitoring to inform government and media responses. Future work could extend to broader discourse analysis across diverse public sectors.