p-Index From 2020 - 2025
7.971
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan K-Means Clustering untuk Segmentasi Konsumen E-Commerce Berdasarkan Pola Pembelian Geni, Siti Putri Lenggo; Safitri, Hersa; Merry, Felisitas; Wati, Masna; Haviluddin , Haviluddin
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 7 No. 1 (2025): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

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

Abstract

Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia mendorong perusahaan untuk memahami karakteristik konsumen secara lebih mendalam guna meningkatkan strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan konsumen e-commerce berdasarkan pola pembelian menggunakan metode K-Means Clustering. Segmentasi dilakukan dengan mempertimbangkan tiga variabel utama, yaitu frekuensi pembelian, nilai transaksi, dan waktu pembelian. Data transaksi konsumen diolah dan dianalisis untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, kemudian ditentukan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumen dapat dikelompokkan ke dalam lima segmen yang memiliki karakteristik perilaku belanja yang berbeda-beda, mulai dari konsumen bernilai tinggi dan aktif, hingga konsumen pasif dengan nilai transaksi rendah. Segmentasi ini memberikan wawasan penting bagi pelaku e-commerce dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran sesuai dengan karakter masing-masing segmen. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan K-Means Clustering efektif dalam membantu memahami perilaku konsumen dan dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan bisnis yang lebih strategis.
Application of K-Means Clustering Algorithm for Air Quality Pattern Analysis in Jakarta Razan, Muhammad Arya Fayyadh; Alifah, Nur Juzieatul; A’yuni, Qurrata; Wati, Masna; -, Haviluddin
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 8 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v8i1.7028

Abstract

Air pollution in urban areas, particularly in Jakarta, is a significant issue that impacts public health and environmental quality. This study aims to analyze air quality patterns in Jakarta from 2010 to 2023 using the K-Means Clustering method based on Air Pollution Standard Index (ISPU) data. Data processing stages based on the CRISP-DM methodology are applied to process and analyze data systematically. The stages include business understanding, data understanding, data preparation, modeling, and evaluation. The results showed that the data were divided into three distinct clusters: healthy, unhealthy, and moderate. Cluster 0, which includes stations DKI1 and DKI2, shows better air quality, while cluster 2, which consists of stations DKI3, DKI4, and DKI5, shows higher pollution levels. These findings offer valuable insights for policymakers in developing more effective air pollution control strategies. Thus, the results of this study not only contribute to the understanding of air quality in Jakarta but also emphasize the need for data-driven mitigation actions to improve public health and the environment.  
KLASIFIKASI INTENSITAS HUJAN DI SAMARINDA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY MAMDANI Putri, Septi Aulia; Asmita, Rizka; Nggotu, Antonieta Aryuka Paskalia; Hutapea, Vedra Dian Sierrafina; Septiarini, Anindita; Wati, Masna
TRANSFORMASI Vol 21, No 1 (2025): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v21i1.422

Abstract

This study aims to classify rainfall intensity in the Samarinda area into three categories: light rain, moderate rain, and heavy rain based on three meteorological variables: temperature (in °C), air pressure (in hPa), and rainfall (in mm) to provide a more adaptive and accurate classification of rainfall intensity based on local weather conditions in Samarinda, which is prone to disasters due to high rainfall intensity. The data used in this study was obtained from the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) Samarinda for the period of October to December 2024. This study implements the Mamdani Fuzzy Logic method, which consists of the stages of fuzzification, rule base application, inference, and defuzzification. Fuzzy logic was chosen due to its ability to handle data that is ambiguous and uncertain, which is common in weather phenomena. Testing results on 50 random weather condition data samples indicate that the developed Mamdani fuzzy model achieved an accuracy of 100% on the test data, demonstrating consistency between the resulting rainfall intensity classification and actual data. Based on these findings, this model can be utilized as a support tool for decision-making, both by individuals and local government agencies, in efforts to monitor and mitigate extreme weather conditions in Samarinda, East Kalimantan.Keywords : Fuzzy Logic, Mamdani Method, Rainfall Intensity, Classification
Pengelompokan Minat Akademik Siswa SMA Negeri 1 Loa Janan Menggunakan Metode Clustering K-means Fauzan, Ammar Nabil; Wandi, Faizul Anwar; Aiman, Ahmad Zuhair Nur; Wati, Masna; Haviluddin, Haviluddin
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 2 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i2.19673

Abstract

Penentuan minat akademik masih menjadi tantangan dalam proses mempersiapkan diri sebelum memilih jurusan di perguruan tinggi, terutama jika siswa sendiri masih belum sepenuhnya mengetahui kemampuan dan minat belajarnya. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membentuk kelompok-kelompok siswa kelas XI 3 di SMA Negeri 1 Loa Janan berdasarkan minat akademik mereka dengan menggunakan pendekatan data mining. K-means merupakan algoritma yang dipilih dari metode clustering, dengan menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang dimulai dari seleksi data, kemudian tahap preprocessing data melalui normalisasi. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies Bouldin Index. Hasil menunjukkan bahwa 2 merupakan jumlah cluster yang tepat dengan nilai Silhouette Score 0.74, nilai Davies Bouldin Index sebesar 0.34 dan visualisasi Scatter Plot yang menunjukkan pemisahan cluster yang cukup jelas. Hasil clustering ini bisa menjadi referensi bagi tenaga pengajar seperti guru untuk memudahkan proses penentuan jurusan sebelum masuk perguruan tinggi.
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENILAIAN KESEHATAN MAKANAN KEMASAN BERDASARKAN LABEL NUTRITION FACTS Ahmad Nur Fauzan; Muhammad Abdillah; Reviansa Fakhruddin Aththar; Anindita Septiarini; Masna Wati
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 11 No. 2 (2025): Volume 11 Nomor 2 Tahun 2025
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/mtk.v11i2.4334

Abstract

The growth of the packaged food industry has increased the need for an easy-to-understand health assessment system for consumers, especially those with limited nutrition literacy. This study develops a Mamdani fuzzy logic-based decision support system to evaluate the healthiness of packaged foods using Nutrition Facts labels. The system processes nutritional parameters such as fat, sugar, salt, fiber, protein, fruit/vegetable/nut content, and calorie content, converting them into linguistic categories like "low," "moderate," and "high" for easier interpretation by lay users. It effectively handles uncertainties and ambiguities in nutrition data, providing classifications like "Unhealthy," "Healthy," or "Very Healthy." Implemented through a web platform using Python and Flask, the system was tested with five food samples, achieving an 80% agreement with the official NutriScore classification. This indicates the potential of the system as a reliable, practical tool to help consumers make quicker and more accurate dietary decisions and improve nutrition awareness.
Penerapan Metode K-Means Clustering Status Gizi Balita Di UPT Puskesmas Barong Tongkok Vicky Pranandika Wijaksana; Hairah, Ummul; Wati, Masna; Puspitasari, Novianti; Septiarini, Anindita
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 5 No. 1 (2025): Article Research Volume 5 Issue 1, June 2025
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v5i1.6517

Abstract

Gizi pada anak balita merupakan masalah yang sangat penting untuk diperhatikan terutama bagi orang tua dan tenaga kesehatan. Status gizi balita dapat diketahui berdasarkan indeks Berat Badan menurut Umur dan Tinggi Badan menurut Umur. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola-pola yang mungkin ada dalam status gizi balita dan mengidentifikasi kelompok balita yang berisiko tinggi atau berada dalam kondisi gizi yang buruk pada balita di kecamatan Barong Tongkok dengan penerapan K-Means. Data yang digunakan sebanyak 300 data yang akan dicluster menjadi 3 yaitu Underweight, Gizi Baik dan Gizi Lebih menggunakan metode perhitungan jarak Ecludean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance. Hasil pengujian Sum Squared Error (SSE) menunjukkan metode Minkowski Distance lebih unggul karena mendapatkan nilai error terkecil sebesar 815,4409. Sebanyak 133 Balita dalam kategori Gizi Baik (C1), 83 Balita dalam kategori Gizi Lebih (C2), dan 84 Balita dalam kategori Underweight (C3).
Identifikasi Penyakit Pada Daun Anggrek Hitam Berdasarkan Ekstraksi Fitur Sari, Lili Kurnia; Widians, Joan Angelina; Wati, Masna
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 3 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i3.17504

Abstract

Salah satu spesies anggrek yang menjadi favorit di kalangan pecinta tanaman anggrek yaitu Anggrek Hitam. Anggrek hitam yang begitu indah dan unik menjadi koleksi bagi para pecinta tanaman hias. Anggrek Hitam dalam bahasa latinnya Coelogyne Pandurata merupakan salah satu anggrek alam endemik Kalimantan. Tanaman ini rentan terhadap penyakit. Penyakit pada tanaman anggrek hitam dapat disebabkan oleh adanya bakteri, jamur dan virus. Penelitian ini mengembangkan ekstraksi fitur berdasarkan citra daun bertujuan membantu user mengidentifikasi jenis penyakit pada anggrek hitam sehingga dapat melakukan perawatan pada tanaman tersebut. Pada penelitian ini, ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dengan 4 arah yaitu 0°, 45°, 90° dan 135°. Data citra daun tanaman anggrek hitam  yang digunakan berjumlah 64 data citra. Terdapat empat penyakit pada daun anggrek hitam yaitu penyakit bercak coklat, busuk lunak, bercak hitam dan bercak bercincin. Pengujian terhadap model menggunakan Multi SVM pada 3 jenis kernel yaitu linear, Gaussian/RBF dan polynomial. Pengujian model menggunakan proporsi 80:20 dengan 51 data training dan 13 data testing. Hasil evaluasi menunjukkan penyakit yang teridentifikasi adalah penyakit bercak coklat berdasarkan Multi SVM dengan nilai akurasi sebesar 100% pada kernel Gaussian/RBF, 92% pada kernel linear dan 92% pada kernel polynomial.
Co-Authors -, Haviluddin Abdul Hadi Ade Chrisvitandy Adelowys Sinaga Afra Amelia Septiani AHMAD ANSYORI Ahmad Nur Fauzan Aiman, Ahmad Zuhair Nur Ajay, Muhammad Aji Ery Burhandenny Akhmad Masyudi Alameka, Faza Alan Nuzulan Alfajriani Alfajriani Alfrina Mewengkang Ali Sholihin Alifah, Nur Juzieatul Alqarani, Hudzaifah Andi Alfian Bahtiar Andi Maulana Andi Maulana, Andi Anggari, Ricky Anindita Septiarini, Anindita Anton Prafanto Arabi, Muhammad Amin Quthbi Arief Ardi Pratama Asmita, Rizka Awang Harsa Kridalaksana Awang Zheri Rhesvianur Ayu Rusnawati A’yuni, Qurrata Bambang Cahyono Bambang Cahyono Bramantyo, Dimas Ari Brins Leonard Pailan Budiman, Edy Cahyani, Oktari Indi Delvina Dwiani Samjar Didit Suprihanto, Didit Dwi Kinasih Widiyati Engla Despahari Eny Maria Evi Wildana Fadli Suandi Farisha Rizky Amalia Fauzan, Ammar Nabil Faza Alameka Faza Alameka Fazri Rahmad Nor Gading Fenny Indar Ferry Miechel Lubis Firdaus, Ardhifa Firdaus, Muhammad Firdaus, Muhammad Bambang Geni, Siti Putri Lenggo Hairah, Ummul Hairah, Ummul Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hariati Hariati Hatta, Heliza Rahmania Haviluddin , Haviluddin Haviluddin Haviluddin Heliza Rahmania Hatta Hendi Hidayat, Irfan Arman Hijratul Aini Hutapea, Vedra Dian Sierrafina Ifandi, Muhammad Iin Nurkarima Islamiyah Islamiyah Joan Angelina Widians, Joan Angelina Julius Rinaldi Simanungkalit Kesuma, Muhammad Afrizal Lubis, Ferry Miechel Manik, Filipus Adriel Medi Taruk Mega Yoalifa Merry, Felisitas Mochammad Taufiq As'arie Muhamad Gusti Keyandi Ervan Muhammad Abdillah Muhammad Bambang Firdaus Muhammad Firdaus Muhammad Ifandi Mu’nisah Assisi Nanda Arianto Nggotu, Antonieta Aryuka Paskalia Novianti Puspitasari Nugraha, Cellia Auzia Nupa, Joy Disanto Nur Madia Nurkarima, Iin Nurmadewi, Dita Olivia Octavia Pakpahan, Herman Santoso Pebianoor Pebianoor Prano Pebri Ansari Puspitasari, Novianti Putri, Septi Aulia Rasid, Khairul Rayner Alfred Razan, Muhammad Arya Fayyadh Reviansa Fakhruddin Aththar Rizqi Saputra Rosmasari Rosmasari Safitri, Hersa Salsabila, Nur Maya Saragih, Muhammad Nabil Sari, Lili Kurnia Sartiah Yusran Setiawan, Maulana Agus Setyadi, Hario Jati Shiva Mutia Maffirotin Simanungkalit, Julius Rinaldi Simbolon, R.H. Kimebmen soleha, leha Syahputra, Andra Syarah, May Siti Taruk, Medi Tejawati, Andi Tjikoa, Ade Fiqri Vicky Pranandika Wijaksana Vina Zahrotun Kamila Viny Christanti M Wahyu Harry Saputra Sembiring Wandi, Faizul Anwar Widians, Joan Angelina Wijaya, M Rangga Yaqub Wiji Astuti Yudi Kurniawan Yunus, Marlina Zahra Ayu Qalbina Zainal Arifin