Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang dengan Implementasi Algoritma Dijkstra: Analysis of the Shortest Route to Universitas Pamulang Using the Implementation of Dijkstra's Algorithm Pramadjaya, Angga; Rohmawati, Istiqomah
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 3 (2025): MALCOM July 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i3.1983

Abstract

Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering melakukan perjalanan dari satu tempat ke tempat lain salah satunya yaitu berangkat ke kampus, pencarian rute terpendek sangat diperlukan bagi mahasiswa Universitas Pamulang untuk berangkat ke kampus. Pada banyak kasus, para mahasiswa hanya mengambil rute yang sering dikemudianinya saja tanpa mengetahui apakah rute tersebut adalah rute terpendek menuju kampus. Dan apabila rute tersebut bukanlah rute yang terpendek maka hal ini menyebabkan semakin panjang rute yang ditempuh maka akan memakan biaya yang lebih besar. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, maka dibangun sistem pencarian rute terpendek dengan menggunakan algoritma Dijkstra sebagai proses pencariannya. Algoritma Dijkstra adalah algoritma yang digunakan untuk mencari lintasan terpendek dalam sejumlah langkah dengan menggunakan prinsip Greedy yang menyatakan bahwa pada setiap langkah kita memilih sisi yang berbobot minimum dan memasukkannya ke dalam himpunan solusi. Algoritma Dijkstra sangat tepat digunakan untuk mencari rute terpendek menuju Universitas Pamulang. Dari hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa algoritma Dijkstra cukup efektif dalam mencari rute yang terpendek sehingga mengurangi biaya yang diperlukan dengan rata-rata kecepatan eksekusi sebesar 0,057 detik
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan: Implementing the C4.5 Algorithm for Customer Satisfaction Classification Ningsih, Listina Nadhia; Septiani, Riska; Pramadjaya, Angga; Nuralisah, Seli
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i4.2211

Abstract

Perkembangan industri kuliner di Indonesia menunjukkan tren yang semakin kompetitif, didorong oleh meningkatnya jumlah pelaku usaha dan perubahan preferensi konsumen yang dinamis. Dalam situasi ini, kepuasan pelanggan menjadi faktor kunci yang sangat menentukan keberlangsungan dan pertumbuhan bisnis, termasuk bagi usaha kuliner tradisional seperti Restaurant Ayam Bekakak. Namun, pengelolaan data kepuasan pelanggan yang selama ini dilakukan secara konvensional sering kali bersifat subjektif dan tidak menghasilkan informasi yang dapat diolah secara sistematis. Hal ini menyebabkan sulitnya dalam pengambilan keputusan yang berbasis data (data-driven decision making). Oleh karena itu, dibutuhkan metode analisis yang mampu mengolah data kepuasan pelanggan secara lebih akurat dan objektif. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan metode data mining, khususnya algoritma C4.5. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengklasifikasikan tingkat kepuasan pelanggan dengan akurasi sebesar 96,15%, dengan nilai precision 100% dan recall 95,2%. Nilai ini menunjukkan bahwa model dapat memprediksi kepuasan pelanggan dengan tingkat kesalahan yang sangat kecil. Dari hasil confusion matrix, hanya satu data yang salah klasifikasi, di mana pelanggan yang sebenarnya “puas” terdeteksi sebagai “tidak puas”. Hal ini menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan generalisasi yang tinggi dan kesalahan klasifikasi yang minim. Kesesuaian karakteristik data dengan algoritma C4.5.