Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.769
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Prosiding SNATIF Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Journal of Information System Sistem : Jurnal Ilmu-Ilmu Teknik INTEGER: Journal of Information Technology JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science) JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Jurnal Infomedia JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Teknologi Terpadu JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering) JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik bit-Tech JE-Unisla ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Generation Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Journal of Information System and Technology (JOINT) Jurnal Teknologi dan Manajemen TIERS Information Technology Journal Jurnal Informatika, Komputer dan Bisnis (JIKOBIS) Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) SinarFe7 Jurnal Informatika Software dan Network (JISN) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Journal of Informatics and Electronics Engineering J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Jurnal Informatika Polinema (JIP) VISA: Journal of Vision and Ideas Journal of Innovative and Creativity Journal of Technology and System Information Journal of Software Engineering and Multimedia (JASMED) Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Brilliant International Journal of Management and Tourism Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya
Anggraini Puspita Sari
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 134 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 134 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Peningkatan Ekonomi Digital pada Usaha Kerajinan Kulit melalui Optimalisasi Teknologi Informasi Sari, Anggraini Puspita; Widoretno, Astrini Aning; Aditiawan, Firza Prima; Rizki, Agung Mustika
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 1.1 (2024): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN) SPECIAL ISSUE
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

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

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran strategis dalam perekonomian Indonesia, baik sebagai penyedia lapangan kerja maupun sebagai kontributor terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Digitalisasi ekonomi menjadi salah satu strategi utama untuk meningkatkan daya saing, efisiensi operasional, dan akses pasar bagi UMKM, khususnya dalam sektor kerajinan kulit. Mitra kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah Prima Semesta Alam, sebuah UMKM di sektor kerajinan kulit yang berlokasi di Gunung Anyar, Surabaya. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas daya saing dan akselerasi transformasi digital ekonomi mitra usaha. Pelaku UMKM di sektor ini menghadapi berbagai tantangan, termasuk keterbatasan dalam pemanfaatan teknologi digital untuk pemasaran dan penjualan produk secara online. Tim pengabdian dari Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur (UPNVJT) berkolaborasi antara program studi Informatika dan Akuntansi untuk melaksanakan pelatihan dan pendampingan komprehensif. Program ini mencakup penggunaan platform digital, penerapan strategi pemasaran berbasis data, dan optimalisasi media sosial untuk memperluas jangkauan pasar. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman pelaku usaha mengenai teknologi informasi, penguasaan platform digital untuk e-commerce, serta potensi peningkatan penjualan hingga 25% melalui adopsi strategi pemasaran digital. Hal ini mengindikasikan bahwa integrasi teknologi digital dapat menjadi katalisator bagi pertumbuhan ekonomi berkelanjutan di sektor UMKM, khususnya dalam menghadapi tantangan era industri 4.0.
Implementasi Business Intelligence pada Rekomendasi Produk Agrowisata Durian Sari, Anggraini Puspita; Rozci, Fatchur; Mulyo, Budi Mukhamad; Aqil Salim, Mas Muhammad; Arini, Andhini Putri
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 4 (2025): Edisi Oktober - Desember
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i4.6872

Abstract

Agrowisata Durian memiliki potensi untuk menarik wisatawan yang cukup tinggi, dilihat bagaimana penggemar durian yang ramai disaat-saat panen durian. Dengan adanya pengembangan Agrowisata ini dapat meningkatkan ekonomi lokal melalui pemberdayaan petani dan UMKM. Meskipun demikian, banyak juga tantangan yang perlu diselesaikan dalam mengembangkan agrowisata durian ini. Misalnya Pengelolaan dan pemasaraan yang masih terkendala, terutama dalam bagaimana cara memahami preferensi konsumen dan strategi penjualan yang sesuai. Pengabdian yang dilakukan oleh Tim ini bertujuan mengimplementasikan sistem Business Intelligence sebagai solusi untuk mengelola dan menganalisis data transaksi, preferensi pelanggan, serta pola pembelian yang bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi produk durian yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan antara lain pengumpulan data penjualan dan preferensi, integrasi data dalam data warehouse, pengolahan menggunakan metode Apriori dan Collaborative Filtering, serta penyajian hasil melalui dashbord yang interaktif. Hasil implementasi memperlihatkan sistem Business Intelligence mampu mengidentifikasi produk unggulan, memberikan rekomendasi personalisasi kepada wisatawan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk pengelola agrowisata. Dengan adanya sistem ini, pengelola dapat meningkatkan efisiensi pemasaran, memperluas jangkauan promosi, dan juga memberikan pengalaman wisata yang lebih personal dan memuaskan bagi pengunjung. Penerapan Business Intelligence pada agrowisata durian diharapkan mampu meningkatkan daya saing destinasi wisata sekaligus mendorong pertumbuhan ekonomi lokal secara berkelanjutan.
Implementasi Algoritma Breadth First Search dalam Pencarian Tingkat Kekuatan Karakter pada Gim Persona Q2 Fauzan, Daffa Athallah; Syahbana, Ahmad Nadhif Fikri; Rahman, Fatan Izzatur; Sari, Anggraini Puspita
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol 5 No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v5i1.852

Abstract

Dalam bidang pengembangan aplikasi, berbagai metode telah terbukti efektif, termasuk penggunaan algoritma Breadth-First Search (BFS) dalam pencarian secara spesifik dan pengelompokan berdasarkan kriteria yang berbeda. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data tentang karakter dalam game Persona Q2 dari berbagai sumber data, termasuk dataset karakter dan klasifikasi tier. Proses pengembangan meliputi pembacaan data karakter dan tier dari file CSV, pembentukan graf karakter berdasarkan tier, serta integrasi dengan antarmuka web menggunakan Flask dan HTML. Hasilnya adalah sebuah aplikasi interaktif yang memungkinkan pengguna untuk mencari karakter berdasarkan tier, statistik total, range serangan, tipe karakter, dan kemampuan upgrade khusus. Fitur tambahan berupa penampilan detail karakter setelah diklik memperkaya pengalaman pengguna dengan informasi terperinci tentang setiap karakter yang sesuai dengan kriteria pencarian.
Klasifikasi Harga Ponsel Menggunakan Algoritma Logistic Regression Ardelia, Danika Najwa; Arifin, Hilda Desfianty; Daniswara, Sena; Sari, Anggraini Puspita
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol 4 No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v4i1.854

Abstract

Dalam era digital yang berkembang pesat, penggunaan produk teknologi dan pertumbuhan internet membuka peluang besar dalam penjualan ponsel pintar. Fitur-fitur yang semakin beragam membuat konsumen merasa bingung memilih ponsel dengan harga yang sesuai. Oleh karena itu, penggunaan model logistic regression menjadi pilihan yang tepat untuk mengkategorikan harga ponsel menjadi empat tingkatan: rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi, yang nantinya diharapkan dapat membantu para konsumen memilih ponsel yang sesuai dengan kebutuhan mereka berdasarkan kategori harga. Penelitian ini juga mengkombinasikan logistic regression dengan penyetelan hyperparameter dimana penyetelan hyperparameter dilakukan untuk meningkatkan akurasi model. Penyetelan hyperparameter dilakukan menggunakan metode grid search. Dalam penelitian ini, dilakukan proses pengumpulan dataset yang kemudian akan dilakukan pengecekan terhadap nilai-nilai yang tidak valid melalui proses preprocessing. Data kemudian dibagi menjadi data uji dan data latih dengan menggunakan dua perbandingan, 80:20 dan 90:10. Setelah data dibagi, dilakukan pemodelan dan penyetelan hyperparameter untuk mengoptimalkan model logistic regression. Hasil tingkat akurasi yang didapatkan dalam proses ini yaitu 98% yang didapatkan dengan menggunakan perbandingan data split 90:10. Dengan demikian, penggunaan logistic regression dapat memprediksi kategori harga ponsel dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini dapat diharapkan membantu konsumen dalam memilih ponsel yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran mereka.
Klasifikasi Buah Duku dan Langsat Untuk Ilmu Pertanian dengan Decision Tree Berbasis Website Pramudyo, Leon Ddewandaru; Bimantoro, Ryan Bagus; Yossie Triwinanda, Rizqullah Sandya; Sari, Anggraini Puspita
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol 4 No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v4i1.853

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem klasifikasi buah Duku dan Langsat berbasis website dengan menggunakan metode supervised learning. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menciptakan alat yang dapat membantu pengguna, termasuk petani dan peneliti, dalam mengidentifikasi jenis buah Duku dan Langsat dengan akurasi yang tinggi secara mudah dan efisien melalui platform online. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari berbagai gambar dan data terkait buah Duku dan Langsat. Metode supervised learning diterapkan untuk melatih model klasifikasi sehingga mampu mengenali perbedaan antara kedua jenis buah tersebut. Berbagai teknik dalam supervised learning, seperti pengolahan citra dan algoritma machine learning, digunakan untuk mencapai hasil yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, membuktikan efektivitas dari pendekatan yang digunakan. Dengan adanya sistem ini, proses identifikasi jenis buah dapat dilakukan secara otomatis dan cepat, mengurangi ketergantungan pada pengamatan manual yang memakan waktu dan berpotensi mengandung kesalahan. Keberhasilan pengembangan sistem klasifikasi berbasis website ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi komunitas pertanian dan penelitian. Petani dapat menggunakan sistem ini untuk memastikan jenis buah yang mereka tanam dan panen, sedangkan peneliti dapat memanfaatkannya untuk studi lebih lanjut terkait karakteristik dan pengembangan buah Duku dan Langsat. Sistem ini juga memiliki potensi untuk diperluas dan diterapkan pada jenis buah lainnya di masa depan, memberikan kontribusi yang lebih luas bagi sektor pertanian dan penelitian ilmiah.
Logistic Regression Classification with TF-IDF and FastText for Sentiment Analysis of LinkedIn Reviews Wardana, Nabila Sya’bani; Aditiawan, Firza Prima; Sari, Anggraini Puspita
VISA: Journal of Vision and Ideas Vol. 4 No. 3 (2024): VISA: Journal of Vision and Ideas
Publisher : IAI Nasional Laa Roiba Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47467/visa.v4i3.2835

Abstract

Social media and professional networking platforms like LinkedIn have become crucial platforms for individuals to interact, share information, and build professional networks. Despite the significant benefits LinkedIn has provided to its users, there are still some limitations such as account restriction ambiguity, synchronization issues, and the emergence of spam and irrelevant content. Therefore, it is important to understand users' responses to the application. Previous research has shown that sentiment analysis can be an effective tool in understanding user reviews of applications. This study will continue previous research by analyzing the sentiment of user reviews of the LinkedIn application using the Logistic Regression method, taking into account the use of TF-IDF Feature Extraction and FastText Feature Expansion. Logistic Regression was chosen because it is effective in handling binary sentiment classification problems and has relatively high training speed. This method will be tested to address data imbalance and improve classification performance. This research demonstrates that this approach can provide optimal results in measuring accuracy, recall, precision, and F-Score. The research findings will provide valuable insights for LinkedIn application developers to enhance service quality. Based on the evaluation metrics, it can be observed that the first testing scheme with default parameters achieved an accuracy of 91.86%, a precision of 94.05%, a recall of 91.99%, and an F1-Score of 93.01%. The percentage values obtained already surpass 90%.
Bitcoin Mining Hardware Profitability Prediction Using Categorical Boosting and Extreme Gradient Boosting Algorithms Dimas Satria Prayoga; Puspita Sari, Anggraini; Junaidi, Achmad
Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol. 7 No. 1 (2025): February
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/9xb2dz14

Abstract

Cryptocurrencies, especially Bitcoin, have gained global recognition, with mining being one of its most interesting aspects. This is especially important in the context where only a few types of bitcoin mining rigs are expected to operate profitably. On the other hand, in the field of machine learning, there are widely used algorithms, namely Extreme Gradient Boosting (XGBoost), which is known for its effectiveness, and Categorical Boosting (CatBoost), which excels in handling categorical data. This study aims to combine the performance of CatBoost and XGBoost using the Ridge Regression technique in predicting a case study that is not often encountered, namely predicting the profitability of Bitcoin mining hardware. The main steps include collecting data from reliable sources, preprocessing the data to ensure compatibility, feature selection to select the most relevant features, building a prediction model using the preprocessed data set, and then training and testing both models to evaluate their predictive accuracy. The evaluation metrics on the test data reveal the performance of CatBoost, XGBoost, and the CatBoost-XGBoost. CatBoost demonstrates a training time of 3.35 seconds with a MAPE of 15.67% and an RMSE of 0.1733. In comparison, XGBoost has a longer training time of 5.27 seconds but achieves a significantly lower MAPE of 6.49% and an RMSE of 0.1737. Meanwhile, the CatBoost-XGBoost, with the longest training time of 6.84 seconds, delivers a competitive MAPE of 6.57% and the lowest RMSE of 0.1696 among the three approaches. These results highlight that while XGBoost and CatBoost meta model outperform CatBoost in terms of accuracy, the Ridge meta model provides slightly better overall predictive performance based on RMSE.
Optimizing Clustering Analysis to Identify High-Potential Markets for Indonesian Tuber Exports Prasetya, Dwi Arman; Sari, Anggraini Puspita; Idhom, Mohammad; Lisanthoni, Angela
Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol. 7 No. 1 (2025): February
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/skzqbd57

Abstract

Agriculture is a key contributor to Indonesia's economic growth, with tubers representing the second most important food crop. Despite their significance, the export value of Indonesia’s tuber crops has not yet reached its full potential given the decline in the value of tuber exports since 2021. One of the contributing factors is the restricted range of export market options. This study aims to analyze export trade patterns to identify the most high-potential markets for Indonesian tuber commodities.  Clustering analysis is used as a key method to identify market locations by grouping countries based on similar trade characteristics. Clustering was conducted using the Gaussian Mixture Model (GMM), which enhanced by Particle Swarm Optimization (PSO) and evaluated by silhouette score and DBI. The dataset is collected from Indonesia’s Central Bureau of Statistics from 2019 to 2023, focusing on 5 kinds of tuber exports with total of 455 entries and 8 columns. Using the AIC/BIC method, the optimal number of clusters obtained is 2 which are low market opportunities (cluster 0) and high market oppurtunities (cluster 1). Results showed that the GMM model without optimization has silhouette score of 0.7602 and DBI of 0.8398, while the GMM+PSO model achieved an improved silhouette score of 0.8884 and DBI of 0.5584. Both score are categorized as strong structure but, GMM+PSO has higher silhouette score and lower DBI score, demonstrating the effectiveness of PSO in enhancing the clustering model’s performance. The key potential markets for Indonesian tuber exports are primarily concentrated in Asia, including countries such as China, Malaysia, Thailand, Vietnam, Hong Kong, and United States.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK PADA TAGAR #BTSCOMEBACK DI PLATFORM X MENGGUNAKAN INDOBERTWEET Damayanti, Natasya Meryl; Ariningtyas, Imelda Dwi; Icham, Maulana Izuddin Audadi; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7176

Abstract

Media sosial telah menjadi ruang utama bagi publik dalam mengekspresikan opini terhadap fenomena budaya populer, termasuk comeback grup K-pop BTS yang yang sering kali menimbulkan intensitas percakapan dan partisipasi digital. Tagar #BTSComeback menjadi salah satu kanal ekspresi publik yang ramai digunakan, mencerminkan beragam respons dari pengguna internet di Indonesia, mulai dari dukungan antusias hingga bentuk kritik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik Indonesia terhadap tagar tersebut dengan memanfaatkan model IndoBERTweet, yaitu model pralatih yang dirancang khusus untuk memahami teks berbahasa Indonesia di media sosial. Sebanyak 6.300 tweet berbahasa Indonesia dikumpulkan dari platform X dalam rentang waktu Januari hingga Juni 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IndoBERTweet mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi mencapai 95%, serta menghasilkan performa evaluasi yang konsisten tinggi pada ketiga kategori sentimen, terutama dalam mendeteksi sentimen positif. Visualisasi dalam bentuk word cloud memperlihatkan keberagaman ekspresi publik terhadap peristiwa comeback tersebut. Penelitian ini membuktikan efektivitas IndoBERTweet dalam menganalisis sentiment teks media sosial berbahasa Indonesia dan memberikan wawasan empiris tentang dinamika opini publik Indonesia terhadap fenomena budaya popular global.
OPTIMASI LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH SAKIT DI KECAMATAN NGRAYUN KABUPATEN PONOROGO DENGAN K-MEANS Anindhyta, Erisa Dwi Xena; Paramita, Maheswari Dian; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 2 (2025): JIRE November 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i2.1646

Abstract

Ketersediaan layanan kesehatan yang memadai berkontribusi secara signifikan dalam mendukung perkembangan daerah dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Kecamatan Ngrayun memiliki fasilitas kesehatan yang minim, sehingga diperlukan lokasi yang optimal dalam pembangunan rumah sakit baru. Metode tradisional sering kali digunakan dalam menentukan lokasi pembangunan. Namun, kini teknologi seperti algoritma pembelajaran K-Means Clustering berbasis Silhouette Score dapat digunakan untuk menemukan lokasi pembangunan rumah sakit yang optimal. Adapun faktor-faktor yang diperhatikan diantaranya jumlah penduduk, aksesibilitas, jarak ke rumah sakit terdekat, serta jumlah fasilitas kesehatan. Berdasarkan silhouette score, menunjukkan bahwa jumlah cluster yang mendapatkan score paling mendekati 1 yaitu sebanyak 2 cluster dengan score 0.7370. Desa dibagi menjadi cluster 0 dan cluster 1, dimana cluster 1 diidentifikasi sebagai lokasi utama yang sesuai untuk pembangunan rumah sakit, yang mencakup desa Baosan Kidul, Mrayan, Baosan Lor, Ngrayun, Selur, dan Cepoko. Berdasarkan dari penelitian ini, dapat diketahui bahwa metode K-Means dapat digunakan untuk menentukan lokasi pembangunan rumah sakit secara efektif.
Co-Authors Abd Rabi’ Achmad Junaidi Achmad Junaidi, Achmad Achmad Yusuf Yulestiono Adhi Dwi Saputra Adiguna Yudhanto Adila, Mar’atul Adinda Putri Budi Saraswati Aditya, Wigananda Firdaus Putra Adiyatma, Hesel Faza Afandi, Rizki Baehtiar Afina Lina Nurlaili Afina Lina Nurlaili Afina Lina Nurlaili Agung Darmawansyah Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Agussalim, Agussalim Agustiardani, Salsa Pramudhita Ajeng Listya Devani Aji Paringga Jati Akbar, Fawwaz Ali Akbar, M.Azriel Yaqi Al-Ayyubi, Iqbal Alam, Fajar Indra Nur Aldito Restu Wintama Alfajr, Achmad Yuneda Alfi Hendri Alhamda, Denisa Septalian Alif Bayu Ammarizky Alif Ernanda Putra Alvin Rama Saputra Alvin Amelia Ananda Putri Lestari Amrullah, Ahmad Wildan Ana, Vika Rafi Ananda Ayu Puspitaningrum Andre Leto Andreas Nugroho Sihananto Andreas Nugroho Sihananto Anindhyta, Erisa Dwi Xena Aninidta, Sophia ANUGRAH PRASETYA, RAJAWALI SHAKTIKA Aprinia Salsabila Roiqoh Aqil Salim, Mas Muhammad Ar Rafi, Mohammad Hafiz Ardelia, Danika Najwa Ardiansyah, Muhammad Dafa Ardiansyah, Muhammad Naufal Arhinza, Rayhan Saneval Ariando, Aldo Pradana Aries Boedi Setiawan Arif Nur Cahyo Arif Rahman Hakim Arif Widiasan Subagio Arifani, Kahpi Baiquni Arifin, Hilda Desfianty Arini, Andhini Putri Ariningtyas, Imelda Dwi Arryanto, Bahiskara Ananda Arthansa, Radendha Muhammad Aryananda, Rangga Laksana Atiqur Rozi Awang Mohammad Ziadhasya Rizqaarrafi AZMI, ANDRA HUSNUL Azzahra Adelia Sabrina Salsabila Azzahra Asti Khairunnisa Bagus Satrio Wicaksono Basuki Rahmat Masdi Siduppa Bayu Setiawan Belva Cynara Trana Putri, Prudencia Bhaswara, Maulana Muzakki Bimantoro, Ryan Bagus Budiman, Daniel cahyono, wahyu eko Cinta Ramayanti Citra Firdausi, Putri Aulia Damai Arbaus, Damai Damayanti, Natasya Meryl Daniel Gloryo Nadirco Daniswara, Sena Danu Satrio Dea Rajwa Zahra Athaya Dela Ayu Putri Mayona Dela Puspita Lasminingrum Deswita Choirun Nisa Dewi, Shanty Kurnia Dian Maharani, Dian Dimas Satria Prayoga Dody Pintarko Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Eka Maurita Eka Prakarsa Mandyartha Ekawati, Anies Eko Kuncoro Eko Kuncoro EKO WAHYUDI Elizabeth, Caritta Endyarni, Regina Caeli Eva Salsabilla Eva Yulia Puspaningrum Fahlefi, Muhammad Reza Fahri Izzuddin Zulkarnaen Fajrina, Nur Septia Farhans, Muhammad Izzudin Fatchur Rozci Fatma Novalia Kussumarani Fauzan, Daffa Athallah Fina Amru Millati Millati Firdaus Putra Aditya, Wigananda Firmansyah, Fahrul Firmantara, Wahyu Firza Prima Aditiawan Firzannabeel Aqila Rafid Gatot Yulisianto Gatut Yulisusianto Hafiyan Fazagi Adnanto Hamid, Aisyah Amalia Hanin Fatma Soraya Hendri, Alfi Henni Endah Wahanani Hilya ‘Zada Mardhatilla Al Haadiy Hiroshi Suzuki Icham, Maulana Izuddin Audadi idhom, Mohammad Intan Ni'matul Fitri Intan Putri Mansyur Pratama Iqbal Bagus Satriawan Irsyadi, Muhamad Haidir Irsyadi, Muhammad Haidir Irsyadi, Muhammad Rohman Irwansyah, Ferry Ishak Febrianto Ismail, Jefri Abdurrozak Istiqomah, Nerissabila Uswatun Jaka Subagja Jamaludin . Jeki Saputra Jibran, Kemal Fahreza Joko Lasmono Jonathan Teguh Samuel Kaeng Julastri, Bregsi Atingsari Kahpi Baiquni Arifani Kartika Sari Kartini Kartini Kartini Kartini KEZIA, KEZIA Khairul Anwar Khairunnisa Khairunnisa Khofifah, Nada Firda krisna krisnawati wati Krisnawati Kuncoro, Eko Kurniawan, Muh. Irsyad Dwi Ledjap, Adventus Michael Bala Letkol Arh Desyderius Minggu Lina Nurlaili, Afina Lisanthoni, Angela Listanto, Evan Adwitiya Dwi M Julius St M. Rafi Ardiansyah Made Hanindia Prami Swari Maharani, Ardiana Deka MAHARDIKA, NAUFAL INDRA Mahendra, Zenryo Yudi Arnava Darva Maisie Yunita Malva Makarim, Irsyad Fadhil Maliq Reynanda , Revano Marsanda, Dea Ayu Eka Masyhuri, Alif Syahda Adji Maulana, Hendra Maulana, M. Zaky Pria Maurisa Arimbi Putri Mayya, Kalfin Syah Kilau Minggu, Desi Derius Minggu, Desi Derius Moh Avin Dharma Wijaya MOH MARIO SUBAGIO Moh. Misbahul Musthofah Mohammad Idhom Mohammad Quthbul Widad Mohammad, Bawazir Fadhil Muhammad Abdullah Hafizh Muhammad Hilmy Aziz Muhammad Lizamul Arsi Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhammad Rohman Irsyadi Muhammad Rudmardiansyah Pratama Putra Muhammad Shaquille Syafiq Muhammad Wifaqul Azmi Mulyani Satya Bhakti Mulyo, Budi Mukhamad Mustofa, Tsabita Safana Nabila Anggita Luna Nachrowie, Nachrowie Nadia, Prasinta Hari Nafis Pratama Putra Nandana Wahyu Rizqullah Nicholas, Sandy Ninis Herawati Noor Imansyah Basoeki, Dandy Norhaslinda Binti Hasim Nur Rachman Nur Rachman Supadmana Muda Nurdiansyah, Titis Fajar Nurdianto, Muhammad Akbar Nurul Hidajati Oktavia Nur Khasanah OKTAVIAN, JAGUAR DEVA NANGGALASAKTI OKTAVIAN Olivia Dewi Ramadhani Suryoningsih Panggih Santri Paramita, Maheswari Dian Pintarko, Dody Prakoso, Akbar Tri Pramudyo, Leon Ddewandaru Prapatoni, Velian Prasetyo, Edi Dwi Pratama Putra, Moch Aditya Pratama, Fabio Arayya Pratama, Hendrico Edhent Surya Pratama, Moch Nasikh Andhyka Prismahardi Aji Riyantoko Putra Dwi Wira Gardha Yuniahans Putra, Chrystia Aji Putri Salsabila, Belia Putri Wardhani, Lintang Sari Putricia Hendra, Ria Amelia Shinta Rachmawati, Siti Naia Hesti Rahman, Fatan Izzatur Rahman, Muhammad Fadhillah Rahmawati, Deisya Dzakiyyah Rahmawati. S, Abel Dwi Raissa Atha Febrianti Ramadhani, Aimee Natya Ramadhani, Neo Rendra Ardika Resti Indah Paramita Sari Revano Maliq Reynanda Riandi Zahra, Muhammad Alvin Ridho Fajar Fahturohman Riky Hermawan Ririn Wanandi Rizki, Agung Mustika Rochmawati, Febriyan Putri Rofiah, Muflichatur Romadhoni, Firman Rozi, Atiqur Ryan Purnomo Sagita, Dhea Intan SALMAN ALFARIZI Samdono, Arif Sampurno Utomo, Moch Wahyu Sandy Nicholas Sanjaya, I Wayan Indra Sakti Sanjaya Santoso, Aries Satriya Yudha Saskia Rafika, Chesa Satrio Dharma Putra Satwika, I Kadek Susila Septyana, Dwitamara Setiawan, Aries Buedi Shafara, Anindya Restu Siahaan, Renita Enjel Siharta, Niken Febrinikmah Silitonga, Paulenta Silvania Sischa Wahyuning Tyas Sischa Wahyuning Tyas Siti Sri Wahyuni Siva Ifin Azzahra Subairi Subairi SUGENG HARIANTO Sugeng Harianto Sugiarto S Suherman Suherman Suryahadi, Farrel Zikri Suryangga, Nova Suryantari, Putu Anggi Sutrisni, Erica Aprilia Syahbana, Ahmad Nadhif Fikri Syahrul Amin, Akhmad Syamjovanka, Revelin Putri Takahiro Kitajima Takashi Yasuno Tatipang, Angeline Riendra Torrilynn Farrell Zuriely Tresna Maulana Fahrudin Ulummuddin, Ikhya Wardana, Nabila Sya’bani Wicaksono, Faris Hakim Widoretno, Astrini Aning Widya Indah Sujatmoko, Amanda Wisnu Murti, Hapsoro Yisti Vita Via Yogi Dwi Arsanti Yossie Triwinanda, Rizqullah Sandya Yunizar, Sri Fatmawati Zahran, Muhammad Sulthan Zidan, Ahmad Ziddan, Muhtasar