cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
,
INDONESIA
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Published by Smart Education
ISSN : 26154307     EISSN : 26153262     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences
Journal of Science and Social Research is accepts research works from academicians in their respective expertise of studies. Journal of Science and Social Research is platform to disclose the research abilities and promote quality and excellence of young researchers and experienced thoughts towards Change for Development. The journal releases on February and July.
Arjuna Subject : -
Articles 1,307 Documents
 94   95   96   97   98 
MENEMBUS PASAR UMKM: STRATEGI JITU PENGEMBANGAN PEMASARAN DAN BISNIS Aditiya, Variza; Lastri, Novelma; Musdiana, Andi Desy; Hartutik, Dwi; Mustafa, Said
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4143

Abstract

Abstract: This research is a literature review aimed at analyzing marketing and business development strategies through three case studies: Warung Makan Asyik in Balunijuk Village, the skincare product Cozy Cosmetic, and the Nasi Gigit Candu business network. These three studies demonstrate different yet complementary approaches to designing and implementing marketing strategies to increase competitiveness and sales. Through a SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) analysis, this research identifies internal and external factors influencing the success of each business. The results indicate that leveraging product uniqueness, adapting to market trends, and optimizing social media are crucial elements of an effective marketing strategy. Furthermore, collaboration, product innovation, and appropriate market segmentation are also key drivers of sustainable business development. This literature review is expected to provide theoretical and practical contributions to micro, small, and medium enterprises (MSMEs) in designing marketing development strategies relevant to current market conditions.Keywords: Marketing Strategy, Business Development, SWOT Analysis, MSMEs, Marketing Literacy Abstrak: Penelitian ini merupakan literatur review yang bertujuan untuk menganalisis strategi pengembangan pemasaran dan bisnis melalui studi terhadap tiga kasus: Warung Makan Asyik di Desa Balunijuk, produk skincare Cozy Cosmetic, dan jaringan bisnis Nasi Gigit Candu. Ketiga studi tersebut menunjukkan pendekatan yang berbeda namun saling melengkapi dalam merancang dan menerapkan strategi pemasaran guna meningkatkan daya saing dan penjualan. Melalui analisis SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats), penelitian ini mengidentifikasi faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi keberhasilan masing-masing bisnis. Hasil kajian menunjukkan bahwa pemanfaatan keunikan produk, adaptasi terhadap tren pasar, dan optimalisasi media sosial menjadi elemen penting dalam strategi pemasaran yang efektif. Selain itu, kolaborasi, inovasi produk, dan segmentasi pasar yang tepat juga menjadi pendorong utama dalam pengembangan bisnis yang berkelanjutan. Literatur review ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoritis dan praktis bagi pelaku usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) dalam merancang strategi pengembangan pemasaran yang relevan dengan kondisi pasar saat ini.Kata kunci: Strategi Pemasaran, Pengembangan Bisnis, Analisis SWOT, UMKM, Literasi Pemasaran
SEGMENTASI CALON ORANG TUA BERDASARKAN MINAT DAN PERILAKU ONLINE UNTUK MENYUSUN STRATEGI PROMOSI SEKOLAH TK AL-FARIQ Irawati, Novica; Saragih, Sisca Sri Dewi; Johny, Johny
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4088

Abstract

Abstract: The behavior of prospective parents in choosing kindergartens is increasingly shifting towards the use of online media as the main source of information, without neglecting the influence of personal recommendations. This study aims to identify the segmentation of prospective parents based on their interests and behaviors in seeking information about schools, both through digital channels such as social media and the internet, and conventional channels such as verbal communication. The study was conducted at AL-FARIQ Kindergarten with data collection through structured interviews using Google Forms. Data were analyzed using K-Means and Rapid Miner software with cluster analysis methods to group respondents based on similarities in digital behavior. The research results are expected to produce a segmentation document that includes the profile of each segment and recommendations for more targeted digital promotion strategies. This research is at Technology Readiness Level (TRL) level 3 as an initial validation of the data-driven segmentation approach, and is expected to serve as the basis for the development of a more integrated digital promotion system in the future. Keywords: K-Means; Information Behavior; Prospective Parents; Promotion Strategy. Abstrak: Perilaku calon orang tua dalam memilih taman kanak-kanak (TK) semakin bergeser ke arah pemanfaatan media online sebagai sumber informasi utama, tanpa meninggalkan pengaruh rekomendasi personal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi segmentasi calon orang tua berdasarkan kecenderungan minat dan perilaku mereka dalam mencari informasi tentang sekolah, baik melalui saluran digital seperti media sosial dan internet, maupun jalur konvensional seperti komunikasi lisan. Studi dilakukan di TK AL-FARIQ dengan pengumpulan data melalui wawancara terstruktur menggunakan Google Form. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak RapidMiner dan metode K-Means dengan cluster analysis untuk mengelompokkan responden berdasarkan kesamaan perilaku digital. Hasil penelitian diharapkan menghasilkan dokumen segmentasi yang memuat profil masing-masing segmen serta rekomendasi strategi promosi digital yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini berada pada Tingkat Kesiapan Teknologi (TKT) level 3 sebagai validasi awal terhadap pendekatan segmentasi berbasis data, dan diharapkan menjadi dasar pengembangan sistem promosi digital yang lebih terintegrasi di masa depan. Kata kunci: K-Means; Perilaku Informasi; Calon Orang Tua; Strategi Promosi
PEMETAAN RUTE BUS LISTRIK DI KOTA MEDAN BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Halimatussa’diah, Halimatussa’diah; Hadinata, Edrian; Andriana, Septiana Dewi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4128

Abstract

Abstract: Electric buses are one of the environmentally friendly means of transportation that are being introduced by the Medan City government as an effort to support the reduction of air pollution. The development of information technology supports the dissemination of information to the general public, especially the development of information on electric buses in Medan City. GIS which in its implementation uses Open Street Map can create interactive maps containing spatial data and information related to electric buses. This system was developed using the Rapid Application Development method. The results of this study aim to facilitate the Medan City Transportation Agency in socializing electric buses and make it easier for the public to find out information related to electric buses.  Keywords: Electric Bus; Medan; GIS; OpenStreetMap; RAD Abstrak: Bus listrik merupakan salah satu alat transportasi ramah lingkungan yang sedang diperkenalkan oleh pemerintah Kota Medan sebagai usaha untuk mendukung pengurangan pencemaran polusi udara. Perkembangan teknologi informasi mendukung penyebaran informasi kepada kahlayak umum khususnya perkembangan informasi bus listrik di Kota Medan. GIS yang didalam pengimplementasiannya menggunakan Open Street Map dapat membuat peta interaktif yang memuat data spasial dan informasi terkait bus listrik. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development. Hasil dari penelitian ini bertujuan untuk memudahkan Dinas Perhubungan Kota Medan dalam mensosialisasikan bus listrik serta memudahkan masyarakat untuk mengetahui informasi terkait bus listrik. Kata kunci: Bus Listrik; Medan; GIS; OpenStreetMap; RAD
STRATEGI PENGEMBANGAN UMKM DI KOTA DUMAI DALAM MENGHADAPI PERSAINGAN PASAR DIGITAL Lastri, Novelma; Hartutik, Dwi; Aditiya, Variza; Mustafa, Said; Musdiana, Andi Desy
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4115

Abstract

Abstract: This study examines the development strategies of Micro, Small and Medium Enterprises and the challenges faced in Dumai City in facing digital market competition. Local governments play an essential role in supporting MSMEs through financial support, training, mentoring, and facilitation of market access and technology, including the promotion of local products through digital media. Online marketing, including the utilization of social media, marketplaces, and websites, has been shown to improve the competitiveness of MSMEs by expanding market reach, increasing consumer interaction, and driving sales. Digital transformation, as the integration of digital technology in all aspects of business, is imperative for MSMEs to change the way they operate and deliver value to customers, as well as expand market reach. Nonetheless, the development of MSMEs in Dumai City still faces various obstacles, including limited access to capital and technology, difficulties in optimizing online marketing features, as well as digital era challenges such as limited resources, lack of technological understanding, fierce competition, and low digital literacy and infrastructure. Therefore, a comprehensive strategy is needed to empower MSMEs to compete effectively in the digital market. Keywords: MSMEs, Development, Digital Marketing, Digital Transformation,                  Challenges. Abstrak: Penelitian ini mengkaji strategi pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah serta tantangan yang dihadapi di Kota Dumai dalam menghadapi persaingan pasar digital. Pemerintah daerah memegang peranan esensial dalam mendukung UMKM melalui dukungan finansial, pelatihan, pendampingan, serta fasilitasi akses pasar dan teknologi, termasuk promosi produk lokal melalui media digital. Pemasaran online, mencakup pemanfaatan media sosial, marketplace, dan website, terbukti meningkatkan daya saing UMKM dengan memperluas jangkauan pasar, meningkatkan interaksi konsumen, dan mendorong penjualan. Transformasi digital, sebagai integrasi teknologi digital dalam semua aspek bisnis, merupakan keharusan bagi UMKM untuk mengubah cara beroperasi dan memberikan nilai kepada pelanggan, serta memperluas jangkauan pasar. Meskipun demikian, pengembangan UMKM di Kota Dumai masih menghadapi berbagai hambatan, meliputi keterbatasan akses terhadap modal dan teknologi, kesulitan dalam mengoptimalkan fitur pemasaran online, serta tantangan era digital seperti keterbatasan sumber daya, kurangnya pemahaman teknologi, persaingan ketat, dan rendahnya literasi serta infrastruktur digital. Oleh karena itu, diperlukan strategi komprehensif untuk memberdayakan UMKM agar mampu bersaing efektif di pasar digital. Kata kunci: UMKM, Pengembangan, Pemasaran Digital, Transformasi Digital, Tantangan.
EVALUASI DENSENET-201 UNTUK IDENTIFIKASI BIJI KOPI MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER GRIDSEARCH Manza, Yuke; Rambe, Lima Hartimar; Siregar, Kiki Putri Ani; Rosnelly, Rika; Setiawan, Adil
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3898

Abstract

Abstract: Coffee is one of the most important commodities in the global agricultural sector. However, the manual sorting process of coffee beans, which is still widely applied in the Small and Medium Industry (IKM) sector, tends to be time-consuming and often results in inconsistent quality assessments. This study aims to classify coffee bean quality using the DenseNet-201 deep learning architecture, optimized with the GridSearch method to obtain the best combination of hyperparameters. The dataset used consists of 450 images of coffee beans divided into two classes: good-quality and defective beans. The model was trained for 20 epochs using a transfer learning approach and evaluated using performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The test results show that the model before optimization achieved an accuracy of only 78.67%, while the model optimized with GridSearch reached a high accuracy of 99.47% with a low loss value. These findings indicate that the application of DenseNet-201 with hyperparameter tuning is capable of producing accurate and stable classification results, and can be relied upon as an automated solution for sorting coffee beans based on their quality. Keywords: Deep Learning, DenseNet201, Hyperparameter, GridSearch, Coffee Bean Classification Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditas penting dalam sektor pertanian global. Namun, proses pemilahan biji kopi secara manual yang masih banyak diterapkan pada sektor Industri Kecil dan Menengah (IKM) cenderung memakan waktu dan menghasilkan penilaian kualitas yang tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas biji kopi menggunakan arsitektur Deep Learning DenseNet-201 yang dioptimalkan dengan metode GridSearch untuk memperoleh kombinasi hyperparameter terbaik. Dataset yang digunakan terdiri dari 450 gambar biji kopi dengan dua kelas: biji kopi bagus dan biji kopi rusak. Model dilatih selama 20 epoch dengan pendekatan transfer learning dan dilakukan evaluasi terhadap performa model menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model sebelum optimasi hanya mencapai akurasi sebesar 78,67%, sedangkan model dengan optimasi GridSearch mampu mencapai akurasi tinggi sebesar 99,47% dan nilai loss yang rendah. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan DenseNet-201 dengan tuning hyperparameter mampu menghasilkan klasifikasi yang akurat dan stabil, serta dapat diandalkan sebagai solusi otomatis dalam proses sortasi biji kopi berdasarkan kualitasnya. Kata kunci: Deep Learning, DenseNet201, Hyperparameter, GridSearch, Klasifikasi Biji Kopi
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGIDENTIFIKASI CALON NASABAH POTENSIAL PADA LEMBAGA KEUANGAN KECIL DAN MENENGAH Alfarisi, Muharram; Ramadhan, Muhammad Sabir
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4094

Abstract

Abstract: This study aims to apply the K-Means clustering algorithm in clustering potential customers at the Dana Mutiara Savings and Loan Cooperative. This method is used to group customer data based on several criteria such as age, occupation, income, marital status, number of dependents, and asset ownership. The results of this clustering will facilitate the cooperative in assessing the eligibility of potential customers for loans and reducing the risk of non-performing loans. This study utilized customer data collected from January to February 2025, using the PHP programming language and MySQL database to build an adaptive information system. The clustering results identified three customer groups: potential, moderately potential, and less potential. The implementation of this system can enhance decision-making efficiency in credit approval processes at the cooperative. Keyword: K-Means; Clustering; Potential Customers; Cooperatives; Data Mining. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means clustering dalam mengklaster calon nasabah potensial di Koperasi Simpan Pinjam Dana Mutiara. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data nasabah berdasarkan beberapa kriteria seperti usia, pekerjaan, penghasilan, status perkawinan, jumlah tanggungan, dan kepemilikan aset. Hasil dari klasterisasi ini akan memudahkan pihak koperasi dalam menilai kelayakan calon nasabah untuk mendapatkan pinjaman, serta mengurangi risiko kredit macet. Penelitian ini menggunakan data nasabah yang diperoleh pada periode Januari hingga Februari 2025, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk membangun sistem informasi yang adaptif. Hasil klasterisasi menunjukkan tiga kelompok nasabah: potensial, cukup potensial, dan kurang potensial. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan pemberian kredit pada koperasi. Kata kunci: K-Means; Clustering; Calon Nasabah Potensial; Koperasi; Data Mining
PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN NHT BERBANTUAN YOUTUBE EDUCATION TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP SISWA KELAS X SMA NEGERI 1 AIR JOMAN Silaen, Nova Eliza; Astuti, Dewi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4133

Abstract

Abstract: This study aims to examine the effect of the cooperative learning model Numbered Heads Together (NHT) assisted by YouTube Education on students’ mathematical conceptual understanding in Grade X at SMA Negeri 1 Air Joman. A quantitative approach with a quasi-experimental design was used, involving two groups: an experimental class and a control class. The data were found to be normally distributed and homogeneous. Valid and reliable instruments were used. Results show a significant difference, with the experimental group achieving a higher average score are 17.04 compared to the control group are 11.68 indicating that the NHT model with YouTube support enhances students’ conceptual understanding. Keyword: Numbered Heads Together; YouTube Education; mathematical conceptual understanding. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh model pembelajaran kooperatif tipe Numbered Heads Together (NHT) berbantuan aplikasi YouTube Education terhadap pemahaman konsep matematis siswa kelas X di SMA Negeri 1 Air Joman. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan desain quasi-eksperimental, melibatkan dua kelas sebagai sampel, yaitu kelas eksperimen dan kelas kontrol. Hasil uji validitas dan reliabilitas menunjukkan bahwa instrumen tes yang digunakan layak. Data terdistribusi normal dan homogen. Hasil analisis menunjukkan rata-rata skor pemahaman konsep kelas eksperimen sebesar 17,04 lebih tinggi dibandingkan kelas kontrol sebesar 11,68 yang mengindikasikan adanya pengaruh signifikan dari penerapan model pembelajaran NHT berbantuan YouTube Education terhadap peningkatan pemahaman konsep matematis siswa. Kata kunci: Numbered Heads Together (NHT); YouTube Education; Pemahaman Konsep Matematis.
PENERAPAN METODE K-MEANS PADA KLASIFIKASI KEPUASAN SISWA TERHADAP MEDIA PEMBELAJARAN DI SEKOLAH Rahmadan, Muhammad Sabir; Zihni, Naura Nabila
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3950

Abstract

Media pembelajaran adalah bahan, alat, maupun metode/teknik yang digunakan dalam kegiatan belajar mengajar dengan maksud agar proses interaksi komunikasi edukatif antara guru dan siswa dapat berlangsung secara efektif dan efisien. dengan pemanfaatan internet sebagai sumber belajar merupakan salah satu upaya untuk membantu kegiatan belajar. Dalam konteks pembelajaran, tingkat kepuasan dan pemahaman siswa merupakan salah satu hal yang utama dan memiliki peran krusial dalam membentuk siswa yang berkualitas, terutama dalam hal penerimaan materi dan efektivitas pembelajaran yang disampaikan. Evaluasi terhadap tingkat kepuasan siswa terhadap media pembelajaran menjadi bagian integral dari upaya sekolah untuk meningkatkan kualitas pendidikan. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah Penggunaan Media, Pemahaman Materi, Interaksi dalam Pembelajaran, Motivasi Guru, Minat Belajar Siswa. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui cara guru menentukan tingkat kepuasan siswa terhadap media pembelajaran di SDS IT DAAR AL ULUUM Kisaran. Hasil pengujian kita dapat melihat hasil klustering kepuasan siswa terhadap media pembelajaran yang diterapkan oleh pihak sekolah dan berdasarkan jumlah data penilaian diatas peneliti menarik kesimpulan bahwa terdapat sebanyak 27 siswa yang merasa sangat puas, sebanyak 59 siswa merasa Cukup puas dan sebanyak 44 siswa merasa Kurang puas. Aplikasi ini memiliki fitur laporan hasil klustering sehingga guru maupun operator dapat melakukan proses pencetakan hasil penilaian kepuasan siswa terhadap media pembelajaran.
ANALISA PREDIKSI PENJUALAN SPAREPART SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN REGRESI LINIER Efendi, Zulfan; Sena, Maulana Dwi; Dhana, Muhammad Bayu Al; Dari, Wulan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4082

Abstract

Abstract: The availability of motorcycle spare parts on time and in sufficient quantities is the key to maintaining customer satisfaction and the smooth operation of authorized workshops and dealers. However, one of the main problems faced is the uncertainty in the amount of demand that often fluctuates due to seasonal factors, consumer behavior, and vehicle maintenance trends. This condition can cause excess stock which increases storage costs or shortages of stock which has an impact on declining service and the potential for losing customers. This study aims to analyze and predict sales of Honda motorcycle spare parts by utilizing the linear regression method. This method was chosen because of its ability to map the relationship between time variables and sales volume quantitatively and simply. The data used are monthly sales data for the last two years from authorized Honda distributors. The results of the analysis show that the linear regression model can predict sales trends with a fairly good level of accuracy, indicated by the coefficient of determination (R²) of 0.86. Thus, this model can be used as a decision-making tool in inventory management and marketing strategy planning that is more adaptive to changes in market demand Keywords: linear regression; motorcycle spare parts; sales prediction; stock                  management. Abstrak: Ketersediaan sparepart sepeda motor secara tepat waktu dan dalam jumlah yang memadai merupakan kunci dalam menjaga kepuasan pelanggan dan kelancaran operasional bengkel maupun dealer resmi. Namun, salah satu permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakpastian dalam jumlah permintaan yang sering kali fluktuatif akibat faktor musiman, perilaku konsumen, hingga tren perawatan kendaraan. Kondisi ini dapat menyebabkan kelebihan stok yang meningkatkan biaya penyimpanan atau kekurangan stok yang berdampak pada penurunan pelayanan dan potensi kehilangan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi penjualan sparepart sepeda motor Honda dengan memanfaatkan metode regresi linier. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam memetakan hubungan antara variabel waktu dan jumlah penjualan secara kuantitatif dan sederhana. Data yang digunakan merupakan data penjualan bulanan selama dua tahun terakhir dari distributor resmi Honda. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi linier dapat memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang cukup baik, ditunjukkan oleh nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,86. Dengan demikian, model ini dapat dijadikan alat bantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan persediaan dan perencanaan strategi pemasaran yang lebih adaptif terhadap perubahan permintaan pasar. Kata kunci: manajemen stok; prediksi penjualan; regresi linier; sparepart motor.
MENERAPKAN DATA SCIENCE PADA DATASET REVIEW PRODUK DI SHOPEE DAN TOKOPEDIA: PENGELOMPOKAN PELANGGAN DAN STRATEGI RETENSI DENGAN TEKNIK CLUSTERING Turnandes, Yogo; Afrilli, Rezka
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4067

Abstract

Abstract: This study employs data science methodologies to analyze product reviews from the e-commerce sites Shopee and Tokopedia. The primary objective is to segment customers by grouping them according to their review patterns using clustering methods. The aim is to create customized retention strategies for each segment. The research applies K-Means clustering to group customers based on their product ratings, frequency of reviews, and sentiment analysis scores. The number of optimal clusters is determined through the Elbow Method, while the clustering performance is assessed using the Silhouette Score. Furthermore, Principal Component Analysis (PCA) is used to visualize the customer clusters in two dimensions. The findings reveal significant customer insights and provide a basis for developing tailored retention strategies to improve customer loyalty and satisfaction. Keywords: Data Science; Customer Segmentation; Clustering Techniques; K-Means Algorithm; Retention Strategies Abstrak: Penelitian ini menggunakan metodologi data science untuk menganalisis ulasan produk dari situs e-commerce Shopee dan Tokopedia. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola ulasan mereka menggunakan metode clustering. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi retensi yang disesuaikan dengan masing-masing segmen pelanggan. Dengan menggunakan algoritma K-Means, pelanggan dikelompokkan berdasarkan rating produk, frekuensi ulasan, dan skor sentimen. Jumlah klaster optimal ditentukan melalui Metode Elbow, sementara kinerja pengelompokan dinilai dengan menggunakan Silhouette Score. Selain itu, Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk memvisualisasikan segmen pelanggan dalam dua dimensi. Temuan dari penelitian ini memberikan wawasan penting tentang perilaku pelanggan dan menjadi dasar untuk mengembangkan strategi retensi yang lebih terarah guna meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan. Kata kunci: Data Science; Segmentasi Pelanggan; Teknik Clustering; Algoritma K-Means; Strategi Retensi

Page 96 of 131 | Total Record : 1307

 94   95   96   97   98 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 4 (2025): November 2025 Vol 8, No 3 (2025): August 2025 Vol 8, No 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 1 (2025): February 2025 Vol 7, No 4 (2024): November 2024 Vol 7, No 3 (2024): August 2024 Vol 7, No 2 (2024): May 2024 Vol 7, No 1 (2024): February 2024 Vol 6, No 3 (2023): October 2023 Vol 6, No 2 (2023): June 2023 Vol 6, No 1 (2023): February 2023 Vol 5, No 3 (2022): October 2022 Vol 5, No 2 (2022): June 2022 Vol 5, No 1 (2022): February 2022 Vol 4, No 3 (2021): October 2021 Vol 4, No 2 (2021): June 2021 Vol 4, No 1 (2021): February 2021 Vol 3, No 2 (2020): August 2020 Vol 3, No 1 (2020): February 2020 Vol 2, No 2 (2019): August 2019 Vol 2, No 1 (2019): February 2019 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 More Issue