Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer

Analisis Tren Penggunaan Kosmetik Berdasarkan Jenis Kulit dan Gender dengan Business Intelligence Mulyono, Larasati Mya; Voutama, Apriade
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.912

Abstract

Industri kosmetik mengalami pertumbuhan pesat seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap perawatan kulit. Studi ini bertujuan untuk menganalisis tren penggunaan produk kosmetik berdasarkan jenis kulit dan gender dengan pendekatan Data Analytics dan Business Intelligence. Metodologi yang digunakan adalah Data Analytics Lifecycle, dengan tahapan mulai dari pengumpulan data, eksplorasi, hingga visualisasi menggunakan Tableau. Hasil analisis menunjukkan bahwa kulit kombinasi dan kulit kering memiliki jumlah produk terbanyak, sementara kategori serum, face oil, dan maskara menjadi produk paling populer berdasarkan jumlah ulasan. Dari segi harga, produk untuk kulit kering memiliki rata-rata harga tertinggi, sedangkan dari segi rating, produk yang ditargetkan untuk pria memperoleh nilai tertinggi dibandingkan produk unisex dan wanita. Dashboard interaktif dikembangkan untuk memvisualisasikan temuan ini, sehingga dapat digunakan oleh pelaku industri kosmetik dalam pengambilan keputusan strategis terkait pengembangan produk dan pemasaran.
Klasterisasi Tren Tuberkulosis Global dengan Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means Muhaa, Najibah Aisyah; Mulyono, Larasati Mya; Fadhilah, Muhammad Rizqi; Umaidah, Yuyun
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.989

Abstract

Tuberkulosis (TB) masih menjadi masalah kesehatan global dengan lebih dari 10 juta kasus baru setiap tahun. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola epidemiologi TB secara global menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means dalam pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD). PCA mereduksi 22 variabel menjadi dua komponen utama, sedangkan K-Means mengelompokkan data berdasarkan insidensi, mortalitas, dan faktor kesehatan lainnya. Hasil menunjukkan tiga klaster utama, salah satunya negara dengan beban TB tinggi namun keberhasilan pengobatan rendah (60,4%), dan lainnya dengan cakupan vaksinasi tinggi (78,1%) meski insidensi tinggi. Evaluasi dengan Silhouette Score menunjukkan nilai 0,0694. Temuan ini memberikan dasar bagi strategi pengendalian TB yang lebih terarah. Penelitian selanjutnya disarankan mempertimbangkan data sosio-ekonomi dan temporal untuk analisis yang lebih mendalam.