Abstrak-Kecelakaan merupakan suatu kejadian yang tidak terencana begitupun pada sebuah proyek konstruksi dimana kecelakaan sering terjadi hal ini disebabkan oleh berbagai faktor. Kita lihat pada Industri jasa konstruksi yang merupakan salah satu sektor industri yang memiliki risiko kecelakaan kerja yang cukup tinggi. Banyaknya kecelakaan kerja yang terjadi tidak terlepas dari faktor Human Error, tentunya berdampak pada kinerja dan pekerjaan yang dilaksanakan, Metode yang digunakan dalam analisis ini adalah Algoritma C4.5 yang merupakan salah satu algoritma modern untuk melakukan Data Mining, Algoritma C4.5 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree) yaitu merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon, dan pada setiap node merepresentasikan atribut,cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas, Konsep dari pohon keputusan ini adalah dengan mengumpulkan data selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi permasalahan. dari hasil penelitian faktor-faktor yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan kerja kontrusksi yang sering terjadi adalah Lingkungan Tempat Kerja, Rambu-Rambu Keselamatan dan Pekerja dan Cara kerja.Kata Kunci-Kecelakaan Kerja, Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5
Data mining merupakan teknik untuk menggali informasi baru dari gudang data, informasi dipandang sangat penting dan berharga karena dengan menguasai informasi maka dengan mudah untuk mencapai sebuah tujuan, hal ini membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi, demikian juga pada usaha perdagangan seperti minimarket Ayu di Kota Batam. Minimarket ini berlokasi dekat dengan rumah penduduk, hal ini tentunya mempengaruhi tingkat penjualan, dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari, data transaksi penjualan akan terus bertambah, menyebabkan penyimpanan data semakin besar. Data transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya kumpulan data memiliki informasi yang sangat bermanfaat. Analisis keranjang pasar dengan Algoritma Apriori merupakan salah satu metoda data mining yang bertujuan untuk mencari pola assosiasi berdasarkan pola belanja yang dilakukan konsumen, sehingga bisa diketahui item-item barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, Hasil dari penelitian ini menemukan Nilai support dan confidence tertinggi adalah Minyak dan Susu dengan nilai support 42,85% dan confidence 85,71%.
Data mining merupakan teknik untuk menggali informasi baru dari gudang data, informasi dipandang sangat penting dan berharga karena dengan menguasai informasi maka dengan mudah untuk mencapai sebuah tujuan, hal ini membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi, demikian juga pada usaha perdagangan seperti minimarket Ayu di Kota Batam. Minimarket ini berlokasi dekat dengan rumah penduduk, hal ini tentunya mempengaruhi tingkat penjualan, dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari, data transaksi penjualan akan terus bertambah, menyebabkan penyimpanan data semakin besar. Data transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya kumpulan data memiliki informasi yang sangat bermanfaat. Analisis keranjang pasar dengan Algoritma Apriori merupakan salah satu metoda data mining yang bertujuan untuk mencari pola assosiasi berdasarkan pola belanja yang dilakukan konsumen, sehingga bisa diketahui item-item barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, Hasil dari penelitian ini menemukan Nilai support dan confidence tertinggi adalah Minyak dan Susu dengan nilai support 41,85% dan confidence 85,71%.
<p><em>In the construction project activities, planning is used as a reference for job implementers and becomes the standard of project implementation, including: documents, technical specifications, schedule and budget. Inappropriate planning, inaccurate project realization investigations, inadequate project management skills and lack of professional service providers, are closely related to the outcome of a construction project process. CV.XYZ Abadi which is a company engaged in construction consulting services. At the present time CV.XYZ Abadi has done many construction planning projects both from government and private, this research will discuss how data mining with algorithm C4.5 process data from budget plan consultant planner cost to predict company profit. Data mining is a technique for extracting new information from piles or data warehouses, as we know information is seen as something that is very important and valuable because by mastering information it is easy to achieve a desired goal, this makes everyone race to while C4.5 algorithm is one of induction algorithm of decision tree that is ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 was developed by J. Ross Quinlan. In the ID3 algorithm procedure, the inputs are training samples, training labels and attributes. which will illustrate the profit prediction, the results of this study will result in the rules of profit and loss decisions company.</em></p><p><em><strong>Keywords</strong>: Profit, Data Mining, Algorithm C4.5, Tree Decision.</em></p><p><em>Dalam kegiatan proyek konstruksi, perencanaan dipergunakan sebagai bahan acuan bagi pelaksana pekerjaan dan menjadi standar pelaksanaan proyek, meliputi: dokumen, spesifikasi teknik, jadwal dan anggaran. Perencanaan yang tidak tepat, investigasi realisasi proyek yang tidak sempurna, kurang memadainya kemampuan pengelolaan proyek dan kurang profesionalnya penyedia jasa, berkaitan erat terhadap hasil suatu proses proyek konstruksi. CV.XYZ Abadi yang merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa konsultan kontruksi. Pada saat sekarang ini CV.XYZ Abadi telah banyak mengerjakan proyek perencanaan konstruksi baik dari pemerintah maupun swasta,penelitian ini akan membahas bagaimana data mining dengan algoritma C4.5 mengolah data-data dari rencana anggaran biaya konsultan perencana untuk memprediksi profit perusahaan. Data mining merupakan sebuah teknik untuk menggali informasi baru dari tumpukan atau gudang data, sebagaimaya yang kita ketahui informasi dipandang sebagai sesuatu hal yang sangat penting dan berharga karena dengan menguasai informasi maka dengan mudah untuk mencapai sebuah tujuan yang diinginkan, hal ini membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi.sedangkan algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan atribut. yang akan menggambarkan prediksi profit, hasil dari penelitian ini akan menghasilkan rule-rule keputusan profit dan kerugian perusahaan.</em></p><p><em><strong>Kata kunci</strong>: Profit,Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan.</em></p><p> </p>
KEYWORDS A B S T R A C T Data mining, algoritm C4.5,hypertensionThere are approximately 95% of cases of unknown cause of hypertension, while the rest caused by other diseases such as coronary heart disease, impaired kidney function, and impaired cognitive function or stroke. RSUD Embung Fatimah is an Indonesian hospital located in Batam Island Riau Province. In 2015, the total number of inpatients for hospitalization reaches 10,317 inhabitants. With the large number of patients per year it causes patient data is increasing. To overcome the problem in tackling people with hypertension disease, it is necessary to analyze the existing disease data, to predict the patient's illness which must be handled based on the pattern of the disease. In data mining there is a model that can be used to predict a pattern in a condition that is predictive or prediction model. One of the algorithms that can be used to create a decision tree (decission tree) is the C4.5 algorithm. The C4.5 algorithm is a method used for predictive classification. Using C4.5 algorithm method, the researcher can classify the pattern of hypertension as a comorbid illness of heart failure, kidney failure, diabetes, stroke and hypoglycemia. In this study, researchers used WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software as tools or tools used to perform testing in order to obtain the pattern of disease from hypertension. From the research findings in the find that in the prediction of hypertension disease as a disease, the attributes that are very influential to hypertension are heart failure.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.