Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

CLUSTER ANALYSIS FOR LEARNING STYLE OF VOCATIONAL HIGH SCHOOL STUDENT USING K-MEANS AND FUZZY C-MEANS (FCM) Shinta Palupi; Reza Andrea; Siti Qomariah
Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik Vol 21, No 2 (2017): Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik - Desember 2017
Publisher : BPSDMP Kominfo Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (487.564 KB) | DOI: 10.33299/jpkop.21.2.1243

Abstract

Predicting financial default risks: A machine learning approach using smartphone data Shinta Palupi; Gunawan; Ririn Kusdyawati; Richki Hardi; Rana Zabrina
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 14 No. 3 (2024): Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31940/matrix.v14i3.107-118

Abstract

This study leverages machine learning (ML) techniques to predict financial default risks using smartphone data, providing a novel approach to financial risk assessment. Data were collected from 1,000 individuals who had taken personal loans, focusing on key behavioral parameters such as app usage frequency, GPS location data, and communication patterns over a six-month period prior to loan application. The analysis employed Logistic Regression, Decision Trees, and Random Forest models to determine correlations between these parameters and default risks. The Random Forest model demonstrated superior performance, achieving 85% accuracy. Key findings show that high usage of financial apps was associated with lower default risks, while irregular communication patterns and erratic mobility were significant indicators of higher risk. These results suggest that smartphone-derived behavioral data can significantly enhance traditional credit scoring methods. The study not only contributes to predictive analytics in financial risk management but also raises ethical considerations around privacy and data security.
Analisis dan Diagnostik Inefisiensi Sistem Presensi Konvensional dan Strategi Transformasi Digital Berbasis Face Recognition Terintegrasi Pada SDN 012 Balikpapan Rauda Tuljannah; Alif Andhika Putra Nugroho; Yustian Servanda; Shinta Palupi
Jurnal Ilmiah Teknik dan Sains Vol. 3 No. 2 (2025): Desember: Jurnal Ilmiah Teknik dan Sains (JITS)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat AKIPBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62278/jits.v3i2.96

Abstract

Di era disrupsi teknologi, efisiensi administrasi pada institusi pendidikan dasar menjadi determinan utama dalam mewujudkan tata kelola sekolah yang akuntabel. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis diagnostik mendalam terhadap sistem presensi siswa di SDN 012 Balikpapan yang hingga saat ini masih mengandalkan metodologi manual berbasis kertas. Permasalahan utama yang diangkat adalah tingginya beban klerikal guru yang berimplikasi pada penurunan kualitas instruksional. Dengan mengadopsi metodologi deskriptif kualitatif melalui kerangka analisis PIECES (Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, Service), penelitian ini membedah setiap lapisan sistem berjalan. Hasil investigasi empiris menunjukkan adanya inefisiensi kronis di mana rekapitulasi data menyerap 15-20% jam kerja produktif guru, disertai risiko integritas data yang tinggi. Sebagai solusi strategis, penelitian ini merekonstruksi model presensi menggunakan teknologi Face Recognition yang mampu melakukan otomasi rekapitulasi mencakup variabel temporal dan akademik secara presisi. Keunggulan sistem yang diusulkan terletak pada integrasi data real-time ke Ruang Guru dalam format spreadsheet dan bukti visual (foto). Penelitian ini menyimpulkan bahwa transisi biometrik digital adalah prasyarat mutlak untuk meningkatkan standar profesionalisme administrasi di SDN 012 Balikpapan.