Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi (JRITI)
Hadiwibowo, Agus Wastia Tri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Segmentasi Pengunjung Mall Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Hadiwibowo, Agus Wastia Tri
JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika) Vol. 6 No. 2 (2023): Desember
Publisher : LPPMPP Yayasan Sejahtera Bersama Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54650/jukomika.v6i2.473

Abstract

Pelanggan adalah individu/perusahaan yang menikmati hasil produksi barang atau jasa. Tiap pelanggan memiliki karakteristiknya tersendiri yang dapat berbeda dengan orang lain. Customer Segmentation adalah  pemisahan  pasar  menjadi  beberapa  kelompok  konsumen berbeda yang memiliki karakteristik serupa antara satu dengan yang lainnya. Segmentasi pasar merupakan cara yang efektif untuk mendefinisikan dan memenuhi kebutuhan pelanggan berdasarkan kebutuhan yang mereka perlukan. Teknik Pembelajaran Mesin Tanpa Supervisi K-Means Clustering Algorithm digunakan  untuk  melakukan  Analisis  Keranjang  Pasar.  Analisis Keranjang  Pasar  dilakukan  untuk  memprediksi  pelanggan  sasaran yang  dapat  dengan  mudah terkonvergensi, di antara semua pelanggan. Agar tim pemasaran dapat merencanakan strategi untuk memasarkan produk baru kepada konsumen sasaran yang sesuai dengan minat mereka.
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Shopee Bedasarkan Rating Dan Ulasan Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes Hadiwibowo, Agus Wastia Tri; Nabilla, Fazhira Putri; Yusuf, Ajif Yunizar Pratama
Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi Vol 1 No 2 (2024): Desember 2023 - Maret 2024
Publisher : Jejaring Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (JPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58776/jriti.v1i2.122

Abstract

Shopee adalah salah satu toko online shop paling populer di Google Play Store. Untuk meningkatkan kualitas dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih baik kepada pembeli atau customer, analisis kepuasan online berdasarkan peringkat Google Play Store menjadi sangat penting bagi para costumer. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis review pengguna terhadap shoppe di Google Play Store untuk mengetahui sentimen positif atau negatif dari pengguna. metode analisis opini yang digunakan adalah Naïve Bayes. Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data, preprocessing data, melakukan ekstraksi fitur, melatih model Naive Bayes dan menguji model. Data yang digunakan dalam penelitian sebanyak 1.499 ulasan yang diperoleh melalui review dari google play store. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas pengguna puas dengan shopee. Hal ini terlihat dari sebanyak 40,3% pengguna menyampaikan perasaan positif. Meskipun demikian, penelitian ini juga menemukan indikasi lain bahwa ada beberapa masalah yang perlu diselesaikan. Hasil penelitian ini dapat digunakan pengembang untuk meningkatkan kualitas dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih baik kepada pengguna.
Co-Authors Nabilla, Fazhira Putri Yusuf, Ajif Yunizar Pratama