Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
16.775
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Excellent Jurnal Mirai Management Asia-Pacific Management and Business Application Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Scientific Journal of Reflection : Economic, Accounting, Management and Business JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis Aptisi Transactions on Management Jurnal Riset Akuntansi Aksioma Jurnal Menara Ekonomi : Penelitian dan Kajian Ilmiah Bidang Ekonomi Dinasti International Journal of Education Management and Social Science EKONOMI BISNIS Jurnal Sains dan Teknologi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Emerging Markets : Business and Management Studies Journal Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Jurnal MSDA (Manajemen Sumber Daya Aparatur) JOURNAL OF BUSINESS AND ECONOMICS RESEARCH (JBE) BUDGETING : Journal of Business, Management and Accounting Jurnal Fokus Manajemen Bisnis Journal of Advanced Multidisciplinary Research Journal of Economics and Business UBS AKSELERASI: Jurnal Ilmiah Nasional CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Jurnal Ekonomi Bisnis, Manajemen dan Akuntansi (JEBMA) International Journal of Applied Finance and Business Studies Co-Value : Jurnal Ekonomi, Koperasi & Kewirausahaan AKADEMIK: Jurnal Mahasiswa Ekonomi & Bisnis AKADEMIK: Jurnal Mahasiswa Humanis Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian KNOWLEDGE: Jurnal Inovasi Hasil Penelitian dan Pengembangan Jurnal Ekonomika Dan Bisnis Economic Reviews Journal Asean International Journal of Business JRAP (Jurnal Riset Akuntansi dan Perpajakan) Jurnal Ekonomika Manajemen Dan Bisnis Jurnal Indonesia Sosial Sains Jurnal Pendidikan Indonesia (Japendi) Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia Indonesia Accounting Research Journal Indonesian Research Journal on Education Eduvest - Journal of Universal Studies Applied Quantitative Analysis (AQA) Innovative: Journal Of Social Science Research Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business Business and Investment Review Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development Al-Tasyree: Jurnal Bisnis, Keuangan dan Ekonomi Syariah IIJSE Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Akuntansi Sektor Publik Jurnal Media Akademik (JMA) Sainteks: Jurnal Sain dan Teknik Journal of Innovative and Creativity Jurnal Multidisiplin Indonesia Adpebi International Journal of Multidisciplinary Sciences International Journal of Indonesian Business Review International Journal of Management and Business Applied Agrinus: Jurnal Agro Marin Nusantara J-CEKI
Heikal, Jerry
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 142 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 142 Documents
Search

 7   8   9   10   11 
Segmentation Of Medical Check-Up (MCU) Results Using K-Means Clustering for Health Risk Profile Identification Syarifudin, Syarifudin; Pamadia, Era; Heikal, Jerry
Jurnal Indonesia Sosial Sains Vol. 6 No. 10 (2025): Jurnal Indonesia Sosial Sains
Publisher : CV. Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/jiss.v6i10.1901

Abstract

Medical Check-Up (MCU) is one of the methods of early detection of metabolic and cardiovascular disorders. Computational analysis of MCU results data can be used to group individuals based on their risk profiles, thereby supporting more targeted promotive and preventive strategies. This study aims to identify the segmentation of individual groups based on the clinical parameters of MCU results using the K-Means clustering method, as well as evaluate the potential of each cluster as a target for health interventions, especially in the context of positioning preventive products or services. This study used secondary data on MCU results which included 13 variables: age, systolic and diastolic blood pressure, body mass index (BMI), total cholesterol, fasting blood sugar, HDL, LDL, triglycerides, urea, creatinine, uric acid, and gender from 294 sample data. The data was analyzed using the K-Means algorithm to group individuals based on the similarity of their health profiles. Cluster validation is carried out through clinical interpretation and the characteristics of each cluster center. From the results of the analysis, five clusters with different characteristics were produced. One of the prominent clusters is Cluster 2, consisting of middle-aged men (average 44 years old) with high levels of total cholesterol, LDL, and triglycerides, but blood pressure and blood sugar are still within normal limits. This condition indicates a moderate metabolic risk that is still reversible. This cluster is seen as strategic to be used as a target for the development of preventive health-based digital products and services. MCU outcome-based segmentation through the K-Means clustering method is effective in identifying specific health risk groups. Cluster 2 has great potential as the main target of preventive intervention programs because of its medical profile that can still be improved and psychographic characteristics that support acceptance of digital and promotional approaches
SEGMENTASI PREFERENSI KONSUMEN TERHADAP PRODUK MAKANAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING: STUDI KASUS DI PRINGSEWU, LAMPUNG Widodo, Teguh; Ardianto, Andi; Syam, Syahrul; Heikal, Jerry
CENDEKIA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol. 5 No. 4 (2025)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/cendekia.v5i4.7120

Abstract

The local food business sector in semi-urban areas such as Pringsewu, Lampung, is increasingly influenced by the complex and dynamic shifts in consumer preferences. A limited understanding of market segmentation has made it difficult for micro, small, and medium enterprises (MSMEs) to develop effective product and marketing strategies. Therefore, this study aims to identify consumer preference segmentation for food products using the K-Means Clustering method and statistical analysis with SPSS, with a case study in Pringsewu, Lampung. The resulting segmentation is expected to provide a more structured understanding of consumer characteristics and the potential for local food business development by MSMEs. Data were collected through an online questionnaire distributed via platforms such as Google Forms and shared across local community WhatsApp groups in Pringsewu. Respondents came from diverse occupational backgrounds, including civil servants, teachers, police officers, private sector employees, and entrepreneurs. The questionnaire consisted of three main sections: demographic data, food preferences, and business potential. The data analysis identified five distinct consumer clusters: Spicy Instan, a group that prefers spicy and ready-to-serve meals; Mama Fit & Fresh, health-conscious consumers who prioritize nutrition; Petualang Rasa, adventurous individuals drawn to culinary variety and new experiences; Mas-mas Hemat, a price-sensitive and practical segment, particularly active in the field; and Sultan Rasa, consumers who associate high-quality food with professional lifestyle aspirations. This study highlights the importance of marketing strategy differentiation based on consumer segmentation, enabling businesses to reach their target markets more effectively. The resulting segmentation provides strategic insights for food entrepreneurs and MSMEs in designing more targeted products and marketing approaches. ABSTRAK Persaingan usaha makanan lokal di daerah semi-perkotaan seperti Pringsewu, Lampung, semakin dipengaruhi oleh perubahan preferensi konsumen yang kompleks dan dinamis. Minimnya pemahaman terhadap segmentasi pasar menyebabkan pelaku UMKM kesulitan dalam merancang strategi produk dan pemasaran yang tepat sasaran.Untuk itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi segmentasi preferensi konsumen terhadap produk makanan menggunakan metode K-Means Clustering dan analisis statistik dengan SPSS, dengan studi kasus di Pringsewu, Lampung. Segmentasi ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih terstruktur mengenai karakteristik konsumen dan potensi pengembangan usaha makanan lokal oleh UMKM. Data dikumpulkan melalui survei kuisioner daring seperti Google Forms serta didistribusikan melalui media sosial seperti WhatsApp grup komunitas lokal masyarakat Pringsewu dengan responden berasal dari berbagai latar belakang seperti ASN, Guru, Polri, Karyawan Swasta hingga Wiraswasta. Kuisioner penelitian ini terdiri dari tiga bagian utama, yaitu Data Diri, Preferensi Makanan, dan Potensi Usaha. Analisis data menghasilkan lima klaster konsumen yang berbeda secara karakteristik, yaitu, Spicy Instan, kelompok yang menyukai makanan bercita rasa pedas dan mudah disajikan. Mama Fit & Fresh, konsumen yang memprioritaskan aspek kesehatan dan nutrisi dalam konsumsi pangan. Petualang Rasa, individu dengan ketertarikan tinggi terhadap variasi dan pengalaman kuliner baru. Mas-mas hemat, segmen yang mengutamakan efisiensi harga dan kepraktisan, terutama untuk aktivitas lapangan; dan Sultan Rasa, konsumen yang memilih produk makanan berkualitas tinggi sebagai bagian dari gaya hidup profesional. Penelitian ini menekankan pentingnya diferensiasi strategi pemasaran berdasarkan segmentasi konsumen, agar bisnis dapat secara optimal menjangkau target pasar yang sesuai. Segmentasi ini memberikan wawasan strategis bagi pelaku usaha maupun UMKM dibidang makanan dalam merancang produk dan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
User Segmentation of Digital Banking in The Jabodetabek Region Using The Python Based K-Means Clustering Method Nurlia, Siti Adinda; Utami, Sri; Salim, Susan Ratna; Heikal, Jerry
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol. 4 No. 6: Oktober 2025
Publisher : CV. ULIL ALBAB CORP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56799/jceki.v4i6.12855

Abstract

The rapid rise of digital banking adoption in Indonesia, particularly in the Jabodetabek metropolitan region, has created both opportunities and challenges for financial institutions. Although usage levels are high, many digital banks still struggle to align their product features with the behavioral patterns and expectations of their users. This study applies Python based K-Means Clustering to segment 139 active digital banking users using demographic and behavioral variables, including age, occupation, income, usage duration, transaction types, and communication channels. The clustering process generated four user segments: (1) The Practical Young Worker, (2) The Entertainment Oriented Digital Native, (3) The Civil Service Functionalist, and (4) The Mature Entertainer. Among these, Cluster 2 emerged as the dominant segment (45%), consisting primarily of young female digital natives aged 18–25 who heavily consume entertainment services and are highly responsive to social media-driven promotions. Based on this finding, the study identifies Gen Z urban females as the target persona and proposes an Online Value Proposition (OVP), “A fun, stylish, and reward driven digital banking experience tailored for digital natives.” This research emphasises the importance of data driven segmentation, persona development, and STP alignment in enhancing user engagement and loyalty within Indonesia’s digital banking ecosystem.
Pola Konsumsi, Menabung, dan Investasi Pekerja Tambang Bersuku Jawa di Kalimantan: Studi Etnografi Konstruksi Realitas Finansial Prasasti, Ferdania; Heikal, Jerry
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 3 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i3.992

Abstract

Penelitian ini mengkaji bagaimana kearifan lokal Jawa pada filosofi "alon-alon waton kelakon" membentuk realitas finansial dan perilaku ekonomi para pekerja tambang bersuku Jawa di Kalimantan. Dengan pendekatan etnografi, penelitian ini menggali bagaimana nilai-nilai budaya Jawa berinteraksi dengan dinamika industri pertambangan yang sarat risiko dan peluang finansial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa filosofi "alon-alon waton kelakon" yang menekankan kehati-hatian, kecermatan, dan perencanaan jangka panjang, tercermin dalam pola konsumsi, menabung, dan investasi para pekerja tambang Jawa. Mereka cenderung memprioritaskan kebutuhan keluarga, mengalokasikan pendapatan untuk tabungan dan investasi, serta menghindari perilaku konsumtif yang impulsif. Kearifan lokal ini terbukti menjadi panduan berharga dalam mengelola keuangan di tengah ketidakpastian stabilitas pekerjaan di industri pertambangan, yang memungkinkan mereka membangun ketahanan finansial dan mencapai tujuan kesejahteraan jangka panjang. Temuan ini memberikan wawasan berharga tentang bagaimana kearifan lokal dapat berperan dalam membentuk perilaku ekonomi individu, serta memberikan implikasi praktis bagi program pendidikan literasi dan pemberdayaan finansial yang lebih efektif.
Pengaruh Kualitas Jasa Servis terhadap Kepuasan Pelanggan Perusahaan Servis Kalibrasi Alat Survey Geomatika di Jakarta dengan Binary Logistic Regression Watugilang, Ageng; Heikal, Jerry
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 4 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i4.1027

Abstract

Penelitian ini menyelidiki hubungan antara kualitas layanan servis dan kepuasan pelanggan dalam industri jasa servis dan kalibrasi alat survey geomatika di Jakarta. Dengan menggunakan analisis Binary Logistic Regression untuk mengevaluasi dampak tujuh faktor kualitas layanan (Keandalan, Responsiveness, Jaminan, Empati, Bukti Langsung, Harga Terjangkau, dan Harga Produk) terhadap probabilitas pelanggan menyatakan kepuasan. Hasil analisis mengungkapkan bahwa hanya dua faktor yang secara statistik signifikan mempengaruhi kepuasan pelanggan: Jaminan (p-value = 0.009) dan Harga Produk (p-value = 0.030). Model regresi prediktif yang dihasilkan, y = 1 / (1 + exp^(5.885 - 1.673X1 + 0.730X2)), menunjukkan hubungan yang menarik, bahwa peningkatan persepsi pelanggan terhadap Jaminan justru menurunkan probabilitas kepuasan, sementara peningkatan Harga Produk memiliki efek positif. Evaluasi model menggunakan classification table menunjukkan akurasi prediksi sebesar 75%, menunjukkan bahwa model tersebut cukup andal dalam mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kategori puas atau tidak puas berdasarkan persepsi mereka terhadap Jaminan dan Harga Produk. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan jasa servis dan kalibrasi tersebut, dan menyarankan bahwa perusahaan harus fokus pada strategi yang bertujuan untuk mengoptimalkan Harga Produk dan secara hati-hati mengelola ekspektasi pelanggan terkait Jaminan untuk mencapai tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
Pengaruh Kualitas Jasa Servis terhadap Kepuasan Pelanggan Perusahaan Servis Kalibrasi Alat Survey Geomatika di Jakarta dengan Binary Logistic Regression Watugilang, Ageng; Heikal, Jerry
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 3 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i3.1028

Abstract

Penelitian ini menyelidiki hubungan antara kualitas layanan servis dan kepuasan pelanggan dalam industri jasa servis dan kalibrasi alat survey geomatika di Jakarta. Dengan menggunakan analisis Binary Logistic Regression untuk mengevaluasi dampak tujuh faktor kualitas layanan (Keandalan, Responsiveness, Jaminan, Empati, Bukti Langsung, Harga Terjangkau, dan Harga Produk) terhadap probabilitas pelanggan menyatakan kepuasan. Hasil analisis mengungkapkan bahwa hanya dua faktor yang secara statistik signifikan mempengaruhi kepuasan pelanggan: Jaminan (p-value = 0.009) dan Harga Produk (p-value = 0.030). Model regresi prediktif yang dihasilkan, y = 1 / (1 + exp^(5.885 - 1.673X1 + 0.730X2)), menunjukkan hubungan yang menarik, bahwa peningkatan persepsi pelanggan terhadap Jaminan justru menurunkan probabilitas kepuasan, sementara peningkatan Harga Produk memiliki efek positif. Evaluasi model menggunakan classification table menunjukkan akurasi prediksi sebesar 75%, menunjukkan bahwa model tersebut cukup andal dalam mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kategori puas atau tidak puas berdasarkan persepsi mereka terhadap Jaminan dan Harga Produk. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan jasa servis dan kalibrasi tersebut, dan menyarankan bahwa perusahaan harus fokus pada strategi yang bertujuan untuk mengoptimalkan Harga Produk dan secara hati-hati mengelola ekspektasi pelanggan terkait Jaminan untuk mencapai tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
ANALISIS PEMBELIAN LAPTOP LENOVO DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER: STRATEGI PEMASARAN BERBASIS DATA Syam, Syahrul; Widodo, Teguh; Ardianto, Andi; Heikal, Jerry
CENDEKIA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol. 5 No. 4 (2025)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/cendekia.v5i4.7121

Abstract

In the digital era, students are a potential market segment in the laptop industry, but their purchasing decisions are influenced by many factors that have not been fully understood by manufacturers. Tight competition among brands demands more accurate data-driven marketing strategies. Therefore, this research is conducted to analyze the factors influencing students' purchasing decisions for Lenovo laptops, using Binary Logistic Regression approach as a data-driven marketing strategy. Data collection was conducted through an online survey using the Qualtrics platform, with a total of 102 student respondents spread across five major Indonesian cities: Lampung, Jakarta, Bandung, Yogyakarta, and Pekanbaru. The dependent variable in this study is the purchase decision, while the independent variables include product attributes (screen quality, performance, battery life, lightweight design), price (affordability), promotion (social media, warranty, discounts), people (after-sales service), and physical evidence (product portability). The analysis results indicate that the variable of high battery life has a positive and significant influence on purchasing decisions, with a regression coefficient of 0.938, a significance value (p) of 0.018, and an odds ratio (Exp(B)) of 2.554. This indicates that a positive perception of battery life increases the likelihood of students purchasing Lenovo laptops by more than twofold. Conversely, the screen quality variable shows a significant negative influence with a regression coefficient of -0.897, p of 0.011, and Exp(B) of 0.415, signifying that a preference for higher screen quality actually decreases the tendency to purchase. These findings emphasize the importance of functional features in the marketing strategy of laptop products to students, particularly battery life. Therefore, companies are advised to adjust their marketing messages to further emphasize the battery life aspect, which has been proven to significantly increase the probability of purchase. ABSTRAK Dalam era digital, mahasiswa menjadi segmen pasar potensial dalam industri laptop, namun keputusan pembelian mereka dipengaruhi oleh banyak faktor yang belum dipahami secara menyeluruh oleh produsen. Persaingan ketat antar merek menuntut strategi pemasaran berbasis data yang lebih akurat. Untuk itu, penelitian ini dilakukan dan bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian laptop merek Lenovo oleh mahasiswa, menggunakan pendekatan Regresi Logistik Biner sebagai strategi pemasaran berbasis data. Pengumpulan data dilakukan melalui survei daring menggunakan platform Qualtrics, dengan jumlah responden sebanyak 102 mahasiswa yang tersebar di lima kota besar Indonesia: Lampung, Jakarta, Bandung, Yogyakarta, hingga Pekanbaru. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah keputusan pembelian, sementara variabel independen mencakup atribut produk (kualitas layar, performa, daya tahan baterai, desain ringan), harga (keterjangkauan), promosi (media sosial, garansi, diskon), people (layanan purna jual), dan bukti fisik (portabilitas produk). Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel daya tahan baterai tinggi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian, dengan koefisien regresi sebesar 0,938, nilai signifikansi (p) sebesar 0,018, dan odds ratio (Exp(B)) sebesar 2,554. Ini mengindikasikan bahwa persepsi positif terhadap daya tahan baterai meningkatkan kemungkinan mahasiswa untuk membeli laptop Lenovo lebih dari dua kali lipat. Sebaliknya, variabel kualitas layar menunjukkan pengaruh negatif yang signifikan dengan koefisien regresi sebesar -0,897, p sebesar 0,011, dan Exp(B) sebesar 0,415, menandakan bahwa preferensi terhadap kualitas layar yang lebih tinggi justru menurunkan kecenderungan pembelian. Temuan ini menekankan pentingnya fitur fungsional dalam strategi pemasaran produk laptop kepada mahasiswa, khususnya ketahanan baterai. Oleh karena itu, perusahaan disarankan untuk menyesuaikan pesan pemasarannya agar lebih menekankan aspek daya tahan baterai, yang terbukti secara signifikan meningkatkan probabilitas pembelian.
User Persona Clustering to Enhance Digital Marketing Strategy in Bakrie University Handayani, Widya; Reynaldi, Jaka; Chairani, Metha Erzha; Heikal, Jerry
Asean International Journal of Business Vol. 4 No. 2 (2025)
Publisher : Asosiasi Dosen Peneliti Ilmu Ekonomi dan Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54099/aijb.v4i2.1235

Abstract

This research describes the Clustering of User Personas on the Digital Marketing Strategy of Bakrie University. In carrying out the testing of this algorithm, the data used is sample data from Bakrie University students. In this application, the application of clustering using the K-means algorithm is used. In the results of this study, Bakrie University can do effective digital marketing using social media Instagram.The Industrial Revolution 4.0 has transformed technology and education, pushing institutions to adopt innovative marketing strategies. This study focuses on Bakrie University's digital marketing efforts using the K-Means clustering method to analyze student personas. Data from 100 students revealed three distinct clusters based on demographics, social media usage, and preferences. Cluster 1 (younger group) favored Instagram and YouTube, Cluster 2 relied heavily on Instagram, and Cluster 3 (older group) used a mix of Instagram, YouTube, and Facebook. On average, users across all clusters spent 4-8 hours daily on social media, emphasizing its significance in marketing. The study concludes that Instagram is the most effective platform for engaging all clusters, with YouTube serving as a supplementary tool. These insights demonstrate how clustering analysis can help educational institutions develop targeted, data-driven strategies to strengthen their brand, attract students, and enhance their competitiveness in the digital era.
Kepemimpinan Spiritualitas Terhadap Kepuasan Kerja, Studi Kesukuan Antara Suku Palembang dan Keturunan Tionghoa Ramadhan, Andi; Wafa, Ali; Chandra, Jon Hendra Saputra; Heikal, Jerry
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemampuan memipimpin oleh seseorang di dalam organisasi menjadi salah satu hal yang penting. Kemampuan memimpin tersebut dipengaruhi oleh banyak hal yang mana salah satunya adalah spiritualitas sehingga menjadi penting untuk dimiliki oleh setiap individu di organisasi. Pengaruh spiritualias tersebut memiliki peranan baik dan buruknya ketika akan mengambil keputusuan yang dampaknya adalah kepuasan seseorang terhadap tanggung jawab yang diembannya dalam bekerja. Sesuai judul, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh kepemimpinan spiritualitas terhadap kepuasan kerja dengan studi berdasarkan kesukuan yang ada di Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan cara melakukan wawancara kepada dua responden dari dua suku yang berbeda, guna mengetahui seberapa besar masing-masing responden menjalankan kepemimpinan spiritualitas mereka. Diharapkan dengan dilakukannya penelitian ini dapat diketahui seberapa besar pengaruh kepemimpinan spiritualitas terhadap kepuasan kerja antara kedua suku tersebut.
Implementation of K-Means Clustering Algorithm for Segmentation of Patient Visit Patterns in Public Hospital (Case study: Rumah Sakit Umum Pekerja) Marlina, Marlina; Hindrawan, Dimas; Kornela, Andhini; Heikal, Jerry
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 1 (2025)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v9i1.26592

Abstract

Kebutuhan informasi dan pengetahuan baru untuk pendukung keputusan Rumah Sakit sangat diperlukan, pengelolaan kunjungan pasien merupakan tantangan utama bagi rumah sakit, terutama dalam mengoptimalkan sumber daya dan meningkatkan kualitas layanan. Untuk itu diperlukan pengelompokan poli klinik dirumah sakit demi mengetahui pola atau jenis kebutuhan pasien dengan jumlah banyak maupun sedikit. Rumah Sakit Umum Pekerja (RSUP) menghadapi kompleksitas dalam memahami pola kunjungan pasien yang bervariasi berdasarkan waktu, jenis layanan, dan frekuensi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering guna mengelompokkan pola kunjungan pasien, sehingga dapat membantu rumah sakit dalam merancang strategi layanan yang lebih efisien dan terfokus. Metode penelitian menggunakan data kunjungan pasien selama tiga bulan, mencakup demografis, jenis layanan, dan frekuensi kunjungan dengan jumlah data 29.628 pasien yang menghasilnya 10 klaster. Data dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok pasien dengan karakteristik pola kunjungan yang serupa. Hasil segmentation, targeting and positioning (STP) menunjukkan bahwa pasien dapat dibagi menjadi beberapa kelompok sesuai dengan poli klinik yang dituju yang disesuaikan dengan kebutuhan penyakit pasien, dimana hasil segmentasi yang memiliki jumlah pasien paling banyak dalam kurun waktu 3 bulan dan dengan usia pasien diatas 45 tahun dapat diprioritaskan. Strategi Online Value Proposition (OVP) kemudian disesuaikan dengan karakteristik setiap segmen untuk meningkatkan kepuasan pasien serta efisiensi operasional rumah sakit.
Co-Authors Agus Siswanto Akhsan, Lurinjani Alam, Taris Zakira Aldyah, Tika Alghifari Suhardi, Fitra Ali Wafa Amelia, Dona Andi Saputro Anjarsari, Rosita Anne, Lisye Ira Apriani, Asti Arda, Edvidel Ardanesworo, Muhammad Feyzel Khalfani Putra Ardiansyah, Giri Teguh Ardianto, Andi Ariati, Ira Arrafi, Risa Eka Arthanugraha, Adam Arum Kusuma, Tiyanda Hanti Awalludin Awalludin, Awalludin Ayu Pradina, Dinda Ayu Wulandari Ayu, Cita Azkia, Nayla Azwar , Tasrika Azwar, Meiriza Azwar, Tasrika Azzuhri, Muhammad Basyar Badri, Ahmad Kamal Budi Setiawan Chairani, Metha Erzha Chandra, Jimmy Chandra, Jon Hendra Saputra Chitra, Jimmi Chow, Sayuti Darma Tenaya, I Putu Risky Daswirman, Daswirman Daulay, Risma Yanti Dawam, Khaerud Deden Nurjaman Desmalina, Desmalina Deswita, Riyan Yulmi Devi, Rizky Feliana Diah Utami, Diah Dilla Sistesya Doni Magat Harahap Dwi Ramadona, Dasatry Dwiputri, Rinta Agustiani Dwirahmawati, Retno Dzulqornain, Muhammad Edison, Alva Elfira, Renti Enny Enny Enny Widawati Erwan Erwan, Erwan Esvandiary Iswari, Neisya Fachry Abda El Rahman Fadhilah, Savira Maghfiratul Fadilla, Triana Gustiani Faisal Faisal Fajarini, Nurfahma Fauzan, Heri Fazarullah , Dwirizky Ferli, Isfan Finnia Ayu Kirana, Astried Firdaus, Aulia Fitria, Yossa Gandhi, Ayu Gelvi, Gelvi Givianty, Vasya Theodora Gunawan, William Ben Gusmeri, Gusmeri Hanifeliza, Rury Hardiyanti Hardiyanti Hariandja, E N Budiyanto Harsemarozi, Harsemarozi Hasahatan, Alex Fernando Hasibuan, Muhammad Satir Hendrawan, Erwan Herdiany, Gita Amira Heswara, Faisal Hindrawan, Dimas Humaira, Putri Syifa Hutabarat, Berman Hutabarat, Berman J Jaya, Hamka Putra Julian, Ahmad Kamaratih F, Yositalida Kettipusem, Sri Polya Kevry Ramdany kharisma, Gilang Kornela, Andhini Kristianto, Fajar Kurinawan, Haby Kurniawati, Yuni Kusumaningrum, Indah Liestiani, Annisa Mafatir Romadhon, Damar Maharani, Sella Sakilla Mamonto, Fanjili Gratia Mangkuto, Shidiq Umar Marlina Marlina Moh. Masnur Muhammad Farhan Muhammad Ikhsan Muhammad, Tegar Mulyo, Iksan Adityo Mulyono, Rynto Muzakkar, Milastri Nazmi, Fittria Ningsih, Andria Nisa, Khairi Norsa, Reza Nugraha Nugrahmi, Lidya Nugroho, Septiadi Nugroho, Yusuf Wahyu Nur Aulia, Reza Nurlia, Siti Adinda Nurrela, Nisa Nurviriana, Savira Octavianson, Dave Nathanael Oki, Helzulmita Oktariani, Gulfi Oktarini, Dwi Indah Olivia Olivia Osthar, Fidy Rachman Pamadia, Era Pambudi, Adhy Priyo Pangestuti, Intan Panka Gumilang Passalaras, Raja Aulia Payoka, Netty Perdana, Gemilang Adi Perdhana, Rizkita Bagus Permadiyansach, Bambang Prabowo, Heru Pradina, Dinda Ayu Praditya , Rizqy Gumilar Praditya, Rizqy Gumilar Pramono Hadi Prasasti, Ferdania Pratama, Renaldo Pratiwi Pratiwi Purwanto, Muhammad Rizki Puspita Dewi, Puspita Puspita, Angela Candra Puteri, Cita Ayu Riyadi Putra Jaya, Hamka Putra, Abhiyoga Deyandra Putra, Rahmad Yunendri Putri, Annisa Nurwanda Putri, Juandela Herina Putri, Maya Seruni Rachman Zarkasih, Aditya Rachmawatie, Srie Juli Rafanio, Kevin Raharjo, Bangkit Widhi Rahmadeni Rahmadeni Rahmawati, Nurmalinda Rahmi, Mutia Ramadani, Rizki Agung Ramadhan, Andi Ramadhan, Andika Ramadhan, Yufiansyah Wahyu Reynaldi, Jaka Rica Rica, Rica Ridwan, Dadang Riyani, Sari Safangati, Ainun Salim, Susan Ratna Salwa, Elja Samsul Arifin Samudra Wicaksono, Muhammad Haston Sani, Fitroh Baherudin Santosa, Suhari Saputra, Tubagus Chandra Saraswati, Iska Sari, Irma Ratna Sari, Nimas Indah Fatimah Saumananda Suroso, Nurinda Savitri, Fania Mutiara Sayuti Sayuti Sekar Ndini, Ayu Sembodo, Giri Sembodo, Giry Shabrina, Andi sirya, Damara Siswanto, Fajar Hartanto Sitinjak, Jeklin Sodikin Sodikin Soviatun, Nuria Sri Mulyaningsih Sri Nugroho, Amanda Sri Utami Sugino, Agus Suhardi, Fitra Alghifari Sukmayanti, Andini Wulan Suryani, Rahmah Sutama, Aditya Suududdin, Suududdin Syafer, Erdimen Syahfitri, Fenny Syam, Syahrul Syarah, Irra Siti Syarifudin Syarifudin Syarrah, Ira Siti Syawaldi Afwan, Ahmad Syawaludin, Rahmat Taufiqillah, Rizal Teguh Widodo Terah, Yochebed Anggraini Threezardi, Ricki Tonggo, Andohar Triesna Ratulina Tuwindar, Tuwindar Wahyuningsih, Nia Watugilang, Ageng Wicaksono, Muhammad Haston Samudra Widiyanta, Antonius Hendri Widya Handayani Wulan, Mutia Karunia Antap Wulandari, Rayuli Wuryantadi, Dwi Yakub, Isnendi Yohana, Kesia Yudi Nugraha Bahar Yumarsa, Imam YUNI KURNIAWATI Zakaria, Dzaki Zulfahmi, Muhammad Riko Yohansyah