Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Analisis Sentimen Penjualan Thrifting Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Doni AlFalahk Pasaribu; Al-Khowarizmi
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i2.202

Abstract

Perkembangan tren thrifting sebagai alternatif berbelanja pakaian bekas semakin meningkat seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat akan gaya hidup ramah lingkungan dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen konsumen terhadap penjualan produk thrifting dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa ulasan dan komentar dari platform penjualan thrifting online yang kemudian diproses melalui tahap preprocessing, seperti pembersihan data, tokenisasi, dan stemming. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan teks dengan akurasi yang baik serta kecepatan proses yang efisien. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas sentimen konsumen terhadap penjualan thrifting bersifat positif, yang mengindikasikan penerimaan yang baik terhadap konsep berbelanja pakaian bekas. Analisis sentimen ini dapat menjadi dasar bagi pelaku usaha thrifting dalam mengambil strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
ANALISIS SPASIAL PERTUMBUHAN PENDUDUK MENGGUNAKAN HOTSPOT ANALYSIS (GETIS-ORD GI*) BERBASIS GIS PADA KECAMATAN PAGAR MERBAU Selasih Sayufi; Al-Khowarizmi
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 3 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i3.241

Abstract

Pertumbuhan penduduk merupakan indikator penting dalam perencanaan pembangunan wilayah, terutama terkait kebutuhan infrastruktur dan pelayanan publik. Di Kecamatan Pagar Merbau, data kependudukan masih disajikan dalam bentuk tabel sehingga belum mampu menunjukkan pola distribusi spasial secara jelas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial pertumbuhan penduduk, mengidentifikasi wilayah hotspot dan coldspot menggunakan metode Getis-Ord Gi*, serta memvisualisasikan hasilnya melalui WebGIS. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan data penduduk tingkat desa tahun 2023–2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan penduduk tidak merata, dengan pola pengelompokan terlihat pada periode 2023–2024 namun melemah pada periode berikutnya. WebGIS mampu menyajikan hasil secara interaktif dan mendukung pemahaman spasial serta pengambilan keputusan.
ANALISIS GEOSPASIAL PERSEBARAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT DI KECAMATAN SAWIT SEBERANG MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN BERBASIS GIS Amanda Isnaini Putri; Al-Khowarizmi
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 3 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i3.242

Abstract

Perkebunan kelapa sawit merupakan salah satu sektor penting dalam perekonomian daerah, khususnya di Kabupaten Langkat. Kecamatan Sawit Seberang memiliki potensi perkebunan kelapa sawit yang cukup luas sehingga diperlukan analisis untuk mengetahui pola persebarannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran perkebunan kelapa sawit menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) yang divisualisasikan melalui sistem WebGIS. Data yang digunakan berupa citra satelit Sentinel-2 dan data batas administrasi wilayah dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak QGIS untuk memperoleh nilai NDVI yang digunakan dalam mengidentifikasi tingkat kerapatan vegetasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah Kecamatan Sawit Seberang didominasi oleh vegetasi dengan kerapatan sedang hingga tinggi serta membentuk beberapa kelompok persebaran pada wilayah tertentu. Informasi tersebut kemudian disajikan dalam bentuk peta interaktif berbasis WebGIS.
Analisis Dan Implementasi Metode Genetic Fuzzy Systems Dalam Prediksi Tingkat Kunjungan Pasien Di Klinik Pratama Prima Melati Anita Riski Yusro Siregar; Al-Khowarizmi
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Ilmu Bersama Center

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

Abstract

Prediksi jumlah kunjungan pasien merupakan salah satu elemen penting dalam mendukung efisiensi pelayanan dan perencanaan operasional di fasilitas kesehatan. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode Genetic Fuzzy System (GFS) dalam membangun sistem prediksi tingkat kunjungan pasien bulanan di Klinik Pratama Prima Melati. GFS merupakan pendekatan hibrida yang menggabungkan kemampuan logika fuzzy dalam menangani ketidakpastian data dengan algoritma genetika untuk mengoptimalkan aturan fuzzy secara adaptif. Sistem dirancang dalam bentuk aplikasi web yang memudahkan pihak klinik dalam menginput data historis, melihat hasil prediksi, memantau kategori fuzzy, dan mengevaluasi performa prediksi setiap bulan. Model ini diuji terhadap data kunjungan pasien selama satu tahun dan menghasilkan prediksi yang cukup konsisten serta mendekati nilai aktual pada sebagian besar bulan. Meskipun hasil prediksi bersifat dinamis akibat proses evolusi genetika, sistem tetap menunjukkan kecenderungan yang stabil dalam memetakan pola historis kunjungan pasien. Dengan demikian, penerapan metode ini dinilai relevan dan potensial dalam membantu proses pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan klinik.