Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar
Ariastuti Rahman
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Al Asyariah Mandar
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN RECENCY FREQUENCY AND MONETARY (RFM) BERBASIS PYTHON Ariastuti Rahman; Muh. Rusli Said; Muslihan Muslihan; Putri Rezki Amalia
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 11 No 2 (2025): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v11i2.364

Abstract

Dalam dunia bisnis, memahami perilaku pelanggan merupakan hal yang krusial untuk mempertahankan loyalitas dan meningkatkan strategi pemasaran. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan adalah metode RFM (Recency, Frequency, and Monetary), yang mengelompokkan pelanggan berdasarkan seberapa baru transaksi terakhir dilakukan, seberapa sering mereka melakukan transaksi, dan seberapa besar nilai transaksinya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem segmentasi pelanggan menggunakan metode RFM berbasis Python guna membantu perusahaan dalam mengidentifikasi nilai dan karakteristik pelanggan secara lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data transaksi pelanggan, perhitungan nilai RFM, pemberian skor pada masing-masing aspek, serta pengelompokan pelanggan ke dalam beberapa segmen berdasarkan kombinasi skor tersebut. Sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Python serta didukung oleh library seperti Pandas dan NumPy untuk pengolahan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelompokkan pelanggan ke dalam berbagai segmen seperti Loyal Customer, At Risk Customer, dan Potential Loyalist secara otomatis dan akurat. Pengujian dengan metode Black Box dan White Box membuktikan bahwa sistem berjalan sesuai fungsinya dan dapat digunakan sebagai alat bantu analisis pelanggan dalam pengambilan keputusan strategis oleh perusahaan.
PEMETAAN ZONA PENANGKAPAN IKAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA AQUA MODIS Ariastuti Rahman; Akhmad Qashlim; Dawud Rozayid
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.372

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pemetaan zona daerah penangkapan ikan berdasarkan data suhu permukaan laut, klorofil-a, dan kecepatan angin, komposisi hasil tangkapan target spesies berdasarkan time series bulanan dan komposisi hasil tangkapan target spesies berdasarkan jarak dan kedalaman perairan, lokasi penelitian di kepualauan mandar. Data dipetakan menggunakan olah data dari Seadas, yang di peroleh dari data web ECMWS. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi, pemetaan zona daerah penangkapan ikan, komposisi hasil tangkapan berdasarkan musim jarak dan kedalaman perairan. Hasil analisis menemukan bahwa zona penampangkapan ikan terbentuk oleh adanya pengaruh pertemuan antara klorifl-a dan suhu permukaan laut, dan juga kecepatan angin yang dapat mempengaruhi nilai dari klorofil-a dan suhu permukaan laut. zona Daerah Penangkapan Ikan pada sistem memperlihatkan titik penangkapan berada pada perairan kepulauan mandar. Klorofil-a di gambarkan dengan garis counter coklat dan suhu permukaan laut di gambarkan dengan warna merah yang di mana zona tersebut memiliki nilai suhu permukaan laut yang tinggi.
Co-Authors Akhmad Qashlim Dawud Rozayid Muh. Rusli Said Muslihan, Muslihan Putri Rezki Amalia