cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. ponorogo,
Jawa timur
INDONESIA
Fountain of Informatics Journal
Published by Universitas Darussalam Gontor
ISSN : 25414313     EISSN : 25485113     DOI : -
Core Subject :
Fountain of Informatics Journal (FIJ), with registered ISSN 2541-4313 (Print), ISSN 2548-5113 (Online), and DOI 10.21111/fij, is a peer-reviewed journal published semi-annual (May and November) by Universitas Darussalam Gontor. The FIJ invites manuscripts in the various topics include, but not limited to, functional areas of the information system, software engineering, computer network and game technology.
Arjuna Subject : -
Articles 9 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 8 No. 2 (2023): November" : 9 Documents clear
Pengembangan Puzzle dengan Augmented Reality untuk Pembelajaran Bangun Ruang Siswa Sekolah Dasar Yulianto, Dinan; Afrida, Tedi Nizar
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Proses pembelajaran matematika pada salah satu sekolah dasar negeri belum optimal yang ditandai dengan hasil uji pemahaman siswa pada materi bangun ruang memperoleh nilai dibawah Kriteria Ketuntasan Minimal sebesar 68,00. Pembelajaran secara konvensional tanpa menggunakan alat peraga juga membuat siswa bersifat pasif. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan media pembelajaran konvensional dengan media pembelajaran berbasis teknologi Augmented Reality (AR) pada gawai pintar dengan sistem operasi Android. Penelitian ini akan mengembangkan sebuah puzzle dengan augmented reality menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) untuk pembelajaran bangun ruang siswa sekolah dasar. Metode MDLC terdiri dari penyusunan konsep, perancangan, pengumpulan bahan, pembuatan, pengujian, dan pendistribusian. Hasil media puzzle berbasis teknologi AR dari penelitian ini dilakukan pengujian berdasarkan pendekatan kemampuan pendeteksian marker dan pelacakan marker. Hasil pengujian pada proses pendeteksian marker untuk menampilkan objek virtual membutuhkan waktu kurang dari satu detik, jarak pendeteksian rentang 10 cm sampai 86 cm, dan sudut pendeteksian rentang 27° sampai 90°. Hasil pengujian pelacakan marker jarak pelacakan rentang 10 cm sampai 112 cm, sudut pelacakan rentang 2° sampai 90°. Hasil pengujian pendeteksian dan pelacakan marker dapat dilakukan dalam kondisi terhalang kurang dari 50%. Hasil pengujian secara mendalam oleh profesional juga mengidentifikasi media puzzle dan aplikasi sebagai media pembelajaran memenuhi validitas materi dan relevansi aspek usabilitas. Kata kunci: Augmented Reality, Bangun Ruang, Multimedia Development Life Cycle, Puzzle   Abstract It found that the learning process in one of the public elementary schools was still not optimal, which was indicated by students’ understanding results in the solid figure below the Minimum Completeness Criteria of 68.00. Moreover, conventional learning without learning media causes students to be passive during the learning process. This study aims to optimize conventional learning with learning media based on Augmented Reality (AR) technology on smart devices with the Android operating system. This study developed a puzzle with augmented reality using the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method for learning solid figures for elementary school students. The MDLC method includes drafting, designing, collecting materials, manufacturing, testing, and distributing. The AR technology-based puzzle media from this study were tested based on the marker detection and marker tracking capabilities approach. The test results of the marker detection process to display virtual objects took less than one second, the detection distance ranged from 10 cm to 86 cm, and the detection angle ranged from 27° to 90°. The test results of the tracking marker obtained a tracking distance ranging from 10 cm to 112 cm, and a tracking angle ranging from 27° to 90°. Marker detection and tracking tests could be carried out in conditions of less than 50% obstruction. An in-depth evaluation conducted by experts also identified the puzzle and application as a learning medium that meets the usability criteria as well as the validity of the material. Keywords: Augmented Reality, Solid Figures, Multimedia Development Life Cycle, Puzzle
Pengembangan Aplikasi Cuci Sepatu Berbasis Android Pada Sepatu Bersih Ramdani, Aditasha Fadhila; Akbar, Muhammad Aminul; Prakoso, Bondan Sapta
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Sepatu Bersih adalah penyedia jasa perawatan sepatu dengan salah satu layanannya berupa gratis antar jemput untuk pencucian sepatu di Kota Malang dengan pemesanan melalui WhatsApp. Layanan tersebut memiliki beberapa permasalahan seperti pelaksanaan proses bisnis dilakukan dalam waktu yang lama karena harus membalas pesan pelanggan, pencatatan pesanan dilakukan secara manual dan catatan pesanan rawan hilang. Pengalaman pengguna pelanggan juga tidak optimal karena harus mengisi form pemesanan melalui WhatsApp dan menunggu balasan shopkeeper. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dikembangkan sistem informasi berbasis Android dengan basis data Firebase untuk layanan antar jemput cuci sepatu menggunakan model pengembangan waterfall. Selain itu akan dimodelkan proses bisnis layanan saat ini, dengan media WhatsApp, serta proses bisnis usulan, dengan media aplikasi. Pengujian pada sistem ini adalah simulasi waktu proses bisnis saat ini dan usulan, pengujian validasi kebutuhan fungsional sistem dan uji statistik perbandingan pengalaman pengguna yang diukur dengan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk menentukan signifikansi perbedaan layanan saat ini proses layanan usulan. Hasil penelitian ini adalah proses bisnis usulan memiliki waktu rata-rata dan total yang lebih singkat, pengujian validasi berhasil memenuhi seluruh kebutuhan fungsional sistem serta nilai pengalaman pengguna aspek UEQ layanan Sepatu Bersih memiliki perbedaan signifikan ke arah pengalaman pengguna yang lebih baik setelah menggunakan sistem. Kata kunci: binatu, sistem informasi, android, waterfall, proses bisnis, UEQ   Abstract [The Development of Android-Based Shoes Washing Application on Sepatu Bersih] Sepatu Bersih is a shoe care service provider with one free pickup/delivery service for shoe washing in Malang City by ordering via WhatsApp. This service has several problems, such as implementing business processes taking a long time because you have to reply to customer messages, noting orders are done manually, and order records being prone to being lost. The customer's user experience is also not optimal because they must fill out the order form via WhatsApp and wait for the shopkeeper's reply. Based on these problems, using the waterfall development model, an Android-based information system was developed with the Firebase database for shoe-washing pick-up services. In addition, the current service business processes that use WhatsApp will be modeled as proposed business processes that use the app. Tests on this system are time simulations of current and proposed business processes, validation testing of system functional requirements, and user experience testing using the User Experience Questionnaire (UEQ) with statistical tests to determine the significance of the current service difference in the proposed service process. This study concludes that the proposed business process has a shorter average and total time, the validation test successfully fulfills all functional requirements of the system, and the user experience value of the UEQ aspect of Sepatu Bersih service has a significant difference towards a better user experience after using the system. Keywords: laundry, information system, android, waterfall, business process, UEQ
Performance Analysis of First Hop Redundancy Protocols on Computer Networks Based in Star Topology Ridwan, Ahmad; Syahputra, Ramdhani; Pramawahyudi, Pramawahyudi
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstract Minimizing the cost of network service failures requires several additional network devices that can take over the function of the leading network if the device fails. The solution to improve network availability and reliability is using the First Hop Redundancy Protocol (FHRP). This research analyses the FHRP protocol experiment using the Hot Standby Router Protocol (HSRP), Virtual Router Redundancy Protocol (VRRP), and Gateway Load Balancing Protocol (GLBP) methods combined with the OSPF and EIGRP dynamic routing protocols, as well as the results of the investigation of implementing the backbone network in the form of a star topology based on the performance of the FHRP protocol management with the test parameters delay, packet loss, throughput. According to the test results conducted by combining the FHRP protocol with EIGRP and OSPF routing, the VRRP method combined with EIGRP routing provides better output parameters than other methods, such as the difference in delay between VRRP and HSRP is 0.16 ms, 0.18 ms with GLBP with a combination of EIGRP routing. While in OSPF routing, the delay difference between VRRP and HSRP is 0.22 ms and 0.24 ms in GLBP. For packet loss testing parameters, when the primary network route is disconnected, there is an increase in packet loss of 1.01% for VRRP, 3.05% for HSRP with a combination of EIGRP routing, and 0.2% for VRRP, 0.4% for HSRP with a combination of OSPF routing. Kata kunci: FHRRP, Routing, EIGRP, OSPF, Parameter   Abstrak Meminimalkan biaya kegagalan layanan jaringan membutuhkan beberapa perangkat jaringan tambahan yang dapat mengambil alih fungsi jaringan utama jika perangkat tersebut gagal. Solusi untuk meningkatkan ketersediaan dan keandalan jaringan adalah dengan menggunakan First Hop Redundancy Protocol (FHRP). Penelitian ini menganalisa percobaan protokol FHRP dengan menggunakan metode Hot Standby Router Protocol (HSRP), Virtual Router Redundancy Protocol (VRRP), dan Gateway Load Balancing Protocol (GLBP) yang digabungkan dengan protokol routing dinamis OSPF dan EIGRP, serta hasil investigasi implementasi jaringan backbone berbentuk topologi star berdasarkan performa manajemen protokol FHRP dengan parameter uji delay, packet loss, throughput. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan mengkombinasikan protokol FHRP dengan routing EIGRP dan OSPF, metode VRRP yang dikombinasikan dengan routing EIGRP memberikan parameter output yang lebih baik dibandingkan metode lainnya, seperti selisih delay antara VRRP dengan HSRP sebesar 0.16 ms, 0.18 ms dengan GLBP dengan kombinasi routing EIGRP. Sedangkan pada routing OSPF, selisih delay antara VRRP dan HSRP adalah 0.22 ms dan 0.24 ms pada GLBP. Untuk parameter pengujian packet loss, ketika rute jaringan utama terputus, terjadi peningkatan packet loss sebesar 1.01% untuk VRRP, 3.05% untuk HSRP dengan kombinasi routing EIGRP, dan 0.2% untuk VRRP, 0.4% untuk HSRP dengan kombinasi routing OSPF. Keywords: FHRRP, Routing, EIGRP, OSPF, Parameter
Retraction and Withdrawal of Manuscript: Peningkatan Performa LMS Moodle Menggunakan HAProxy Dan MariaDB: Retraction and Withdrawal of Manuscript Prakasa, Johan Ericka Wahyu
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Moodle merupakan salah satu Learning Management System yang banyak digunakan di berbagai institusi pendidikan di dunia tidak terkecuali di Indonesia. Namun seringkali performa LMS Moodle menurun drastis ketika diakses oleh banyak pengguna sekaligus. Penelitian ini berfokus pada upaya untuk meningkatkan performa LMS Moodle dari sisi database dengan memanfaatkan fitur HAProxy dan Galera Cluster pada MariaDB yang digunakan oleh Moodle. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa performa LMS Moodle yang di install pada lingkungan server dengan multi-database menunjukkan peningkatan sampai dengan 260% jika dibandingkan dengan LMS Moodle yang di install pada lingkungan single-server. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah performa database sangat berpengaruh pada performa LMS Moodle secara keseluruhan. Kata kunci: moodle, peningkatan, performa, multi-database server, load-balancer   Abstract [Improving Moodle LMS Performance Using MariaDB Galera Cluster] Moodle is one of academic institutions' most used learning management systems worldwide. In most cases, Moodle's performance will significantly drop when many users use it simultaneously. This research focused on Moodle LMS performance optimization by using HAProxy and Galera Cluster features in MariaDB used by Moodle. Distributing databases to some servers shows performance optimization on multiple-database servers compared to a single database server up to 260% better. This research conclusion is Moodle LMS performance depends on database performance. The better database performance will increase overall Moodle LMS performance. Keywords: moodle, performance, optimization, multi-database server, load balancer
Klasifikasi COVID 19 dengan Metode EfficientNet berdasarkan CT scan Paru-paru Irsyad, Akhmad; Islamiyah; Amal, Fakhmul
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah virus penyebab Covid-19. Covid-19 adalah virus mematikan yang oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) ditetapkan sebagai pandemi karena penyebarannya yang cepat. Dua metode yang kini paling sering digunakan untuk mendeteksi Covid-19 adalah Rapid Diagnostic Test (RDT) dan Real-Time Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR). Menemukan strategi baru yang cepat dan tepat sangat penting karena kedua strategi memiliki kelebihan dan kekurangan. Penggunaan CT scan untuk menemukan Covid-19 adalah salah satu metode yang direkomendasikan. Makalah ini merekomendasikan identifikasi Covid-19 pada gambar CT menggunakan EfficientNet B0 tampil lebih unggul dari model tanpa CLAHE. Untuk performa EfficientNet B0 dengan CLAHE, akurasi, F-measure, recall, dan precision adalah 91,95%, 92,06%, 92,43%, dan 91,69%..   Kata kunci: Covid-19, Klasifikasi, Deep Learning, EfficientNet   Abstract [Classification of COVID-19 using the EfficientNet Method Based on Lung CT Scan] Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the virus that causes COVID-19. Covid-19 is a deadly virus that the World Health Organization (WHO) has designated as a pandemic due to its rapid spread. The two methods that are now most often used to detect COVID-19 are the Rapid Diagnostic Test (RDT) and Real-Time Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR). Finding a new strategy that is quick and precise is crucial since both strategies have benefits and drawbacks. The use of a CT scan to locate Covid-19 is one recommended method. This paper recommends identifying COVID-19 on CT images using EfficientNet B0 performs superior to the model without CLAHE. For the performance of EfficientNet B0 with CLAHE, accuracy, F-measure, recall, and precision are 91.95%, 92.06%, 92.43%, and 91.69%.   Keywords: Covid-19, Classification, Deep Learning, EfficientNet
Optimasi Parameter Random Forest Menggunakan Grid Search Untuk Analisis Time Series iskandar, dzikri
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Dalam membeli dan menjual di bursa saham, prediksi harga saham memainkan peran penting bagi para investor. Namun, prediksi harga saham merupakan tantangan karena dipengaruhi oleh faktor-faktor yang sulit diprediksi, seperti kondisi pasar, kinerja perusahaan, dan berita ekonomi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis deret waktu harga penutupan saham Microsoft Corporation menggunakan algoritma Random Forest (RF) dan mengoptimalkan parameter algoritma dengan menggunakan metode optimisasi grid parameter. Data yang digunakan meliputi rentang waktu dari 1 Maret 1986 hingga 25 Mei 2023 dengan total 9378 catatan dan 6 atribut. Setelah pengumpulan dan pemrosesan data, termasuk verifikasi nilai yang hilang, data dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian menggunakan validasi pemisahan. Selain itu, validasi silang digunakan untuk membandingkan algoritma-algoritma dan memilih algoritma RF sebagai model terbaik berdasarkan nilai RMSE terendah. Tingkat optimalisasi parameter dicapai dengan mengoptimalkan parameter grid, dengan Jumlah pohon dan Kedalaman maksimal sebagai parameter yang dioptimalkan. Analisis Paired Two Sample T-Test juga mengungkapkan perbedaan yang signifikan antara RMSE sebelum dan setelah optimisasi. Kesimpulannya, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam penggunaan algoritma RF dan metode optimisasi parameter grid dalam analisis deret waktu harga penutupan, dengan potensi aplikasi yang signifikan dalam pengambilan keputusan investasi di pasar saham   Kata kunci: Microsoft Corporation, Optimize Parameter Grid, Prediksi, Random Forest, Time Series.   Abstract [Random Forest Parameter Optimization Using Grid Search for Time Series Analysis]. This study focuses on analyzing the Time Series of Microsoft Corporation stock closing prices and predicting future stock prices using the Random Forest (RF) algorithm. The research aims to address the challenges of stock price prediction due to unpredictable factors like market conditions, company performance, and economic news. The dataset used covers a period from March 1, 1986, to May 25, 2023, comprising 9378 records and 6 attributes. Data preprocessing involved handling missing values and splitting the data into training and testing sets using split validation. Cross-validation was employed to compare different algorithms, with the RF algorithm selected as the best model based on the lowest Root Mean Square Error (RMSE) value. The study further optimized the RF algorithm's parameters, specifically the number of trees and max depth, using the Optimize Parameter Grid method. The optimization process successfully demonstrated a significant improvement in RMSE through a Paired two-sample T-test analysis. Overall, this research contributes to the effective use of the RF algorithm and parameter optimization techniques for analyzing Time Series data, with potential applications in supporting investment decisions in the stock market.
Desain Aplikasi Pembelajaran Perangkat Jaringan Berbasis Augmented Reality Dengan Gamification Model Canvas Jaya, Tri Ika Jaya Kusumawati
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Peranan materi pembelajaran dan cara penyajian materi pembelajaran dituntut untuk dapat menyesuaikan segala lini teknologi informasi. AR hadir sebagai jembatan pengetahuan virtual terhadap objek asli materi pembelajaran dapat lebih interaktif dengan disajikan menggunakan visualisasi nyata. Serious game dan taksonomi bloom merupakan salah satu bentuk evaluasi pemahaman peserta didik terhadap sajian materi pembelajaran. Materi pembelajaran pengenalan perangkat jaringan komputer merupakan materi pembelajaran umum yang sangat dibutuhkan pada zaman ini baik pelajar menengah, perguruan tinggi maupun masyarakat umum. Hal ini dikarenakan segala informasi yang beredar melalui media digital, sehingga pengetahuan jaringan komputer adalah penting. Namun masalah yang dihadapi adalah model penyampaian materi pengenalan perangkat dan jaringan komputer masih terbatas pada modul atau buku ajar tekstual, pemahaman serta keterampilan terbatas pada praktik secara langsung, permasalahan perkembangan teknologi pembelajaran berbasis learning dan penggunaan aplikasi mobile. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah model materi pengenalan perangkat jaringan komputer menggunakan taksonomi bloom berbasis augmented realit. Dengan tujuan agar tercipta sebuah model materi pembelajaran interaktif yang tidak terbatas, aktual, mengasah keterampilan dan kemampuan melalui AR, serta disajikan dalam bentuk seperti asli berbasis augmented reality. Hasil model yang dibuat diharapkan mampu menjadi solusi pendidikan diera industri 4.0, dan dapat diterapkan mulai dari tingkat menengah maupun tingkat perguruan tinggi serta masyarakat umum. Selanjutnya, penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu: (1) Studi literature serious game, augmented reality, serta perangkat jaringan komputer. (2) Studi kebutuhan pembelajaran perangkat jaringan komputer dengan menggunakan GMC (Gamification Model Canvas). (3) Pemodelan alur pembelajaran, konten materi, berdasarkan silabus. (4) Membuat rancangan aset 2D dan 3D sebagai landasan pembuatan materi pembelajaran. (5) Membuat rancangan proses pembelajaran yang menerapkan aplikasi serta modul. Hasil penelitian ini adalah prototype materi pembelajaran interaktif yang mampu memfisualisasikan bentuk nyata perangkat dan mempelajarinya tanpa harus memiliki atau menyentuh bentuk aslinya. Kata kunci: serious game, AR, taksonomi bloom, GMC, perangkat jaringan komputer   Abstract [Design of a Network Device Learning Application Based on Augmented Reality Using Canvas Model Gamification]. The role of learning materials and the way of presenting learning materials are required to be able to adapt to all lines of information technology. AR is present as a bridge of virtual knowledge of original objects, learning materials can be more interactive by being presented using real visualizations. Serious game and bloom taxonomy is a form of evaluating students' understanding of the presentation of learning material. Learning material for the introduction of computer network devices is general learning material that is very much needed at this time, both for middle students, universities, and the general public. This is because all the information circulates through digital media, so knowledge of computer networks is important. However, the problems encountered are that the delivery model for introducing device introduction material and computer networks is still limited to textual modules or textbooks, understanding, and skills are limited to hands-on practice, problems with the development of learning-based learning technology, and the use of mobile applications. Therefore we need a material model for introducing computer network devices using augmented reality-based bloom taxonomy. To create an interactive learning material model that is unlimited, actual, hones skills and abilities through AR, and is presented in an original form based on augmented reality. The results of the model created are expected to be an educational solution in the industrial era 4.0 and can be applied starting from the secondary level and the tertiary level as well as the general public. Furthermore, the research was carried out through several stages, namely: (1) Literature study of serious games, augmented reality, and computer network devices. (2) Study of the learning needs of computer network devices using GMC (Gamification Model Canvas). (3) Modeling learning flow, and material content, based on the syllabus. (4) Designing 2D and 3D assets as the basis for making learning materials. (5) Designing a learning process that applies applications and modules. The results of this study are prototypes of interactive learning materials that can visualize the real form of the device and study it without having to own or touch the original form. Keywords: serious game, AR, bloom taxonomy, GMC, computer network device
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data Penjualan Pada Pabrikan Mobil Toyota Indonesia Firdaus, Novemli
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

Abstrak Data Mining merupakan upaya untuk mengeksplorasi data yang telah dipilih dengan tujuan menemukan wawasan dan pengetahuan yang bermanfaat. Metode Clustering merupakan pendekatan non-hirarki yang digunakan untuk memisahkan objek-objek ke dalam satu atau lebih Cluster berdasarkan karakteristik data. Saat ini Algoritma K-Means Clustering banyak digunakan pada perusahaan - perusahaan berskala besar pada tahun 2022 perusahaan mobil Toyota telah menjual 300 ribu lebih unit mobil dari semua type, Hasil dari klasterisasi berakhir sampai iterasi ke 11 karena pada iterasi 11 mendapatkan hasil yang sama dengan iterasi sebelumnya yaitu iterasi 10, Dalam pengelompokan penjualan mobil, terdapat tiga kelompok, yaitu C0 (Kurang Diminati), C1 (Diminati), dan C2 (Sangat Diminati). dapat di lihat pada Tabel 4.20. Dari kelompok mobil yang ada dapat dilihat bagaimana tingkat minat konsumen atau pembeli terhadapan produk mobil toyota sehingga perusahaan dapat menyesuaikan produk mana yang ingin dijadikan prioritas untuk dipasarkan, untuk mobil-mobil yang kurang diminati perusahaan bisa melakukan evaluasi baik dari segi kualitas produk, pemasaran, iklan, dan harga yang kompetitif sehingga dapat menimbulkan daya tarik bagi pembeli serta mampu bersaing dengan kompetitor-kompetitor produk sejenis. Kata kunci: Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, RapidMiner, Penjualan Mobil Toyota   Abstract [Application of the K-Means Clustering Algorithm in Grouping Sales Data at the Indonesian Toyota Car Manufacturer]. Data Mining is an attempt to explore selected data with the aim of finding useful insights and knowledge. The Clustering method  is a non-hierarchical approach used to separate objects into one or more clusters based on data characteristics. Currently, the K-Means Clustering algorithm is widely used in large-scale companies in 2022 the Toyota car company has sold more than 300 thousand units of cars of all types, The results of clustering end until the 11th iteration because in iteration 11 it gets the same results as the previous iteration, namely iteration 10, In the grouping of car sales, there are three groups,  namely C0 (Less Desirable), C1 (Desirable), and C2 (Highly Desirable). can be seen in Table 4.20. From the existing car group, it can be seen how the level of consumer interest or buyers in front of Toyota car products so that the company can adjust which products want to be a priority to be marketed, for cars that are less desirable the company can evaluate both in terms of product quality, marketing, advertising, and competitive prices so that it can cause attraction for buyers and be able to compete with competitors of similar products. Keywords- Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, RapidMiner, Toyota Car Sales
Front Matter and Back Matter Muriyatmoko, Dihin
Fountain of Informatics Journal Vol. 8 No. 2 (2023): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

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

Abstract

-

Page 1 of 1 | Total Record : 9

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 1 (2025): Mei Vol. 9 No. 2 (2024): November 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): Mei 2024 Vol. 8 No. 2 (2023): November Vol. 8 No. 1 (2023): Mei Vol 7, No 2 (2022): November 2022 Vol. 7 No. 3 (2022): Specials Issue Desember - Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 2 (2022): November Vol 7, No 1 (2022): Mei Vol 6, No 2 (2021): November Vol. 6 No. 2 (2021): November Vol 6, No 1 (2021): Mei Vol 5, No 3 (2020): Specials Issue November - Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol 5, No 2 (2020): November Vol 5, No 1 (2020): Mei Vol 4, No 2 (2019): November Vol 4, No 1 (2019): Mei Vol 3, No 2 (2018): November Vol 3, No 1 (2018): Mei Vol 2, No 2 (2017): November Vol 2, No 1 (2017): Mei Vol 1, No 2 (2016): November More Issue