ABSTRAKDalam sebuah bisnis, diperlukan upaya memaksimalkan keuntungan. Diantaranya dengan melakukan promosi. Ketepatan promosi dapat dipelajari dari database sebuah perusahaan ritel utamanya pola belanja pada produk yang biasa dibeli bersamaan. Informasi tentang pola belanja pelanggan yang tidak akurat menyebabkan kebijakan promosi tidak tepat dan efisien.Salah satu upaya lazim untuk memperoleh dan menggali pola belanja pelanggan adalah menggunakan data mining yang dikenal sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD). Pendekatan yang biasa digunakan adalah asosiasi. Permasalahannya aturan asosiasi cenderung mengabaikan dataset yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan klasifikasi barang yang dibeli dan tidak dibeli bersamaan. Algoritma Self Organizing Map (SOM) dan K-Medoids cocok untuk diterapkan dalam mengcluster dataset besar. Penelitian ini menguji kevalidan dan kecepatan algortima Self Organizing Map (SOM) dan K-Medoids jika dikombinasi dengan Frequent Pattern-Growth (FP-Growth).Kata kunci: analisis keranjang pasar, rekomendasi produk, self organizing map, k-medoids, fp-growth. ABSTRACTIn a business, it takes effort to maximize profits. Among them with promotions. The accuracy of the promotion can be learned from the database a major retail company spending patterns on products commonly purchased together. Information on customer shopping patterns inaccurate cause improper promotion policy and efisien.Salah a common effort to acquire and explore the shopping patterns of customers is using data mining known as Knowledge Discovery in Databases (KDD). The approach used is association. The problem tends to ignore the rules of association of large datasets. To overcome this problem do the classification of goods purchased and not purchased together. Algorithm Self Organizing Map (SOM) and K-Medoids mengcluster suitable to be applied in large datasets. This study tested the validity and speed algorithms Self Organizing Map (SOM) and K-Medoids when combined with Frequent Pattern-Growth (FP-Growth).
Ergonomics in rice milling does not use often. In Kedungdowo village, Kaliwungi Subdistrict, Kudus Regency, the working position of the rice hull machine to the scales did not take into account the ergonomic aspects because only rice was rice with a shoulder. This is done continuously fast and efficiently. The method used in this study is to measure anthropometric data from rice carrying workers. The anthropometric data in this study were worker elbow height (TSB) and hand held hand diameter (DGT). Anthropometric data is processed and edited for the ergonomic trolley base to be designed. The results of the research conducted were obtained by the ergonomic trolley concept. with a height of 100, 81 cm trolley; diameter of electric hand trolley 4.77 cm; 71 cm long trolley; and the width of the trolley is 52 cm. From the results of the questionnaire, the profit that occurred on the neck was 11%, in the hand round was 90%, the back was 4%, the waist was 8%, the thigh was 47%, the knee was 25%, the calf was 17%. after using ergonomic trolleys
Tingginya permintaan konsumen terhadap kebutuhan kendaraan bermotor dan minimnya informasi lahan parkir kosong di pusat perbelanjaan, gedung-gedung perkantoran serta lembaga pendidikan khususnya pada kendaraan roda empat, menjadi permasalahan utama untuk dibangunnya sebuah sistem parkir cerdas yang dapat memberikan kenyamanan dan keamanan. Hal ini juga dirasakan oleh Universitas Muria Kudus, sebagai salah satu institusi pendidikan tinggi di kota Kudus. Dengan adanya permasalahan seperti ini maka perlu dibangunnya sebuah sistem parkir yang otomatis dan cerdas. Pengolahan citra digital melakukan komunikasi data dengan gerbang otomatis pada purwarupa sistem parkir mobil cerdas di Universitas Muria Kudus dengan menggunakan basis data Mysql. Dari hasil penelitan yang dilakukan sebanyak 30 kali percobaan menunjukan tingkat keakuratan pendeteksian slot parkir mencapai 90%, jarak deteksi sensor ultrasonik sampai 10 cm dan jarak pembacaan RFID reader sampai 2 cm, komunikasi data dan basis data menunjukkan tingkat keakuratan mencapai 100%.
The increasing population from year to year raises the problem of population density. The population density of the Kudus Distric from 2010 to 2014 increases in quality every year. Recorded in the Central Bureau of Statistics in 2010 the population density (Soul Per Km2) around 1833 and in 2014 reached 1931. Population growth rate is proportional to the growth rate of existing houses as shelter. The Government of Kudus District as a program implementing “million houses” from the President of the Republic of Indonesia provides solutions in terms of security in the administration of land administration. Developers of subsidized housing need to take several aspects in development, such as Spatial Planning in each region, especially Kudus District, the long-term program and government functions. There needs to be a system capable of determining the optimal level of the type of housing to be built with the suitability of existing land. There needs to be a system capable of determining the optimal level of the type of housing to be built with the suitability of existing land. condition that need to reach the optimal level can be done by using linear programming method. All these things can be integrated and execute with the existence of eco-friendly Development System
Sebagai lembaga terpenting dalam menjaga ketahanan pangan di Indonesia, perusahaan umum (Perum) Badan urusan Logistik (BULOG) sejak didirikannya memiliki tugas memasok bahan pangan, sehingga pengetahuan dan pengalaman BULOG dalam manajemen rantai pasok pangan dan hasil pertanian lainnya seyogianya dapat diandalkan. Namun BULOG belum teruji dalam perspektif masih menghadapi berbagai permasalahan yang sangat kompleks, yang muncul mulai dari masalah pasokan gabah di level petani, proses penggilingan gabah di level industri penggilingan (miller), hingga proses distribusi beras ke level konsumen. Dengan demikian, sebagai komoditas pangan utama, permasalahan beras bukan hanya merupakan permasalahan ekonomi saja tetapi juga bersifat politis. Data mining dapat membantu dalam memprediksi suatu sistem, sehingga dapat dilakukan pada penelitian ini agar prediksi lebih tepat dan akurat. Penelitian ini teknik yang dipakai ialah neural network backpropagation, ada beberapa tahap dalam peneilitian ini yaitu tahap pengumpulan data historik, pengolahan data, model atau metode yang diusulkan, eksperimen pada model tersebut, evaluasi dan validasi hasil. Pada hasil analisa menunjukan bahwa model ini mempunyai tingkat kesalahan atau error yang kecil atau didalam backpropagation sering disebut dengan mean square erorr (MSE). Disimpulkan bahwa teknik data mining menggunakan neural network backpropagation dapat menghasilkan suatu nilai error yang minimal sehingga tepat dan akurat untuk menentukan jumlah pasokan beras pada tahun berikutnya. Kata kunci: pasok beras, supply chain, data mining, neural network backpropagation, mean square erorr.
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.