Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IC Tech: Majalah Ilmiah IC Tech: Majalah Ilmiah
Hermanus Wim Hapsoro
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK PENENTUAN SEGMENTASI MAHASISWA BARU DENGAN METODE K MODES devi sugianti; Hermanus Wim Hapsoro; Wahyu Setianto
IC-Tech Vol 17 No 1 (2022): IC-Tech Volume XVII No. 1 April 2022
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (720.056 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v17i1.227

Abstract

Strategi marketing sangat diperlukan, untuk mendapatkan mahasiswa sebanyak-banyaknya. Kelangsungan perguruan tinggi bergantung terhadap pembiayaan dari mahasiswa. Dibutuhkan strategi marketing untuk mempromosikan keunggulan dari setiap program studi, agar penerimaan mahasiswa baru semakin meningkat. Data yang perlu dianalisa adalah data pendaftaran mahasiswa baru di Sistem Pendaftaran Mahasiswa Baru SIPENMARU. Langkah langkah penelitian yang dilakukan : identifikasi masalah, pengumpulan data, pemrosesan data dan pemodelan. Data yang dikumpulkan dari tahun 2019 sampai dengan tahun 2021 sebanyak 1.219 data pendaftar dengan variabel sebanyak 109. Saat pemrosesan data dilakukan yang digunakan ada 5 variabel yaitu : jenis kelamin, asal kota, pekerjaan ayah, asal sekolah dan program studi. Pada fase pemodelan menggunakan clustering untuk pengelompokkan data dengan karakteristik yang sama, teknik cluster dengan mengelompokkan dengan tipe data bersifat kategorikal menggunakan K modes. Cluster dibagi menjadi 2 cluster, dari hasil eksperimen didapatkan hasil untuk program studi Teknik informatika di dominasi berjenis kelamin Laki-laki, asal kota Pekalongan, pekerjaan ayah PNS dan asal sekolah SMA. Sedangkan untuk program studi Sistem Informasi di dominasi jenis kelamin perempuan, asal kota Batang, perkejaan ayah wiraswasta, asal sekolah SMK.
IMPLEMENTASI EXPLORATORY DATA ANALYSIS UNTUK ANALISIS DATA LEMAK TUBUH Syaifudin, Anas; Risqiati, Risqiati; Hermanus Wim Hapsoro
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 20 No 1 (2025): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XX No. 1 April 2025
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v20i1.328

Abstract

Penelitian ini berfokus pada penerapan metode Exploratory Data Analysis (EDA) untuk menganalisis dataset publik tentang lemak tubuh. Masalah yang diidentifikasi adalah pentingnya memahami pola distribusi dan hubungan antar variabel dalam dataset lemak tubuh. Penelitian ini memanfaatkan dataset lemak tubuh yang mencakup berbagai pengukuran lingkar tubuh pria, seperti berat badan, tinggi badan, dan persentase lemak tubuh. Solusi yang ditawarkan melibatkan serangkaian langkah EDA, termasuk pembersihan data, analisis univariat dan multivariat, serta visualisasi data menggunakan grafik seperti histogram, scatter plot, dan heatmap. Penanganan outlier dan rekayasa fitur seperti Body Mass Index (BMI) dilakukan untuk meningkatkan kualitas data dan menghasilkan wawasan baru tentang distribusi lemak tubuh. Hasil penelitian menunjukkan hubungan kuat antara persentase lemak tubuh dengan variabel seperti berat badan, lingkar perut, dan kepadatan tubuh. Sebagian besar individu dalam dataset berada dalam kategori BMI normal, dengan perbedaan distribusi ukuran tubuh berdasarkan kategori BMI. Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan EDA yang menyeluruh, yang mencakup analisis univariat dan multivariat, pola dan hubungan antara persentase lemak tubuh dan variabel lain seperti berat badan, tinggi badan, usia, dan lingkar tubuh telah ditemukan. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan model prediktif berbasis machine learning dengan menggunakan dataset lemak tubuh.
IMPLEMENTASI EXPLORATORY DATA ANALYSIS UNTUK ANALISIS DATA LEMAK TUBUH Syaifudin, Anas; Risqiati, Risqiati; Hermanus Wim Hapsoro
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 20 No 1 (2025): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XX No. 1 April 2025
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v20i1.328

Abstract

Penelitian ini berfokus pada penerapan metode Exploratory Data Analysis (EDA) untuk menganalisis dataset publik tentang lemak tubuh. Masalah yang diidentifikasi adalah pentingnya memahami pola distribusi dan hubungan antar variabel dalam dataset lemak tubuh. Penelitian ini memanfaatkan dataset lemak tubuh yang mencakup berbagai pengukuran lingkar tubuh pria, seperti berat badan, tinggi badan, dan persentase lemak tubuh. Solusi yang ditawarkan melibatkan serangkaian langkah EDA, termasuk pembersihan data, analisis univariat dan multivariat, serta visualisasi data menggunakan grafik seperti histogram, scatter plot, dan heatmap. Penanganan outlier dan rekayasa fitur seperti Body Mass Index (BMI) dilakukan untuk meningkatkan kualitas data dan menghasilkan wawasan baru tentang distribusi lemak tubuh. Hasil penelitian menunjukkan hubungan kuat antara persentase lemak tubuh dengan variabel seperti berat badan, lingkar perut, dan kepadatan tubuh. Sebagian besar individu dalam dataset berada dalam kategori BMI normal, dengan perbedaan distribusi ukuran tubuh berdasarkan kategori BMI. Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan EDA yang menyeluruh, yang mencakup analisis univariat dan multivariat, pola dan hubungan antara persentase lemak tubuh dan variabel lain seperti berat badan, tinggi badan, usia, dan lingkar tubuh telah ditemukan. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan model prediktif berbasis machine learning dengan menggunakan dataset lemak tubuh.
Co-Authors Devi Sugianti Risqiati, Risqiati Syaifudin, Anas Wahyu Setianto