Pelanggan adalah salah satu aset utama bagi perusahaan ritel. Perusahaan harus dapat mengenali bagaimana karakter pelanggan mereka sehingga mereka dapat mempertahankan pelanggan yang sudah ada agar tidak berhenti membeli dan pindah ke perusahaan ritel yang bersaing (churn). Salah satu model yang tepat untuk mengenali karakter pelanggan adalah model RFM (Recency, Frekuensi, Moneter). Model RFM mampu menghasilkan kelas pelanggan dan di setiap kelas pelanggan dapat dianalisis atau diprediksi dengan konsep data mining apakah pelanggan tetap sebagai pelanggan atau churn. Data yang digunakan berasal dari data pelanggan dan data penjualan di UD. Mawar Sari. Kelas pelanggan UD Mawar Sari yang dihasilkan dari model RFM adalah Dormant, Everyday, Golden dan Superstar. Konsep data mining dengan membangun model prediksi dalam penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes. Di semua kelas pelanggan kinerja Algoritma Naïve Bayes lebih baik daripada Algoritma Decision Tree C4.5 dengan Recall 95,92%, Precision 84,15%, dan Accuracy 83,49% dan kelas pelanggan yang memiliki potensi churn tinggi adalah Dormant B, Dormant E, dan Dormant F.Kata Kunci: Prediksi Churn, RFM, C4.5, Naïve Bayes
Disadari bahwa pemilihan lokasi Tempat Pambuangan Akhir (TPA) sampah sangatlah rumit mengingat banyaknya faktor yang perlu dipertimbangkan. Oleh karena itu diperlukan kriteria yang dapat digunakan untuk menentukan lokasi sampah yang layak dan memenuhi persyaratan. Adapun persyaratan tersebut dikukuhkan dalam Standar Nasional Indonesia (SNI) 03-3241-1994 yaitu tentang tata cara pemilihan lokasi TPA. Dalam penelitian ini disusun berdasarkan tahapan regional, dimana tahapan untuk menghasilkan peta yang berisi daerah dalam wilayah perencanan yang terbagi menjadi beberapa zona kelayakan. Dengan menggunakan metode Min- Max Inference Fuzzy memudahkan dalam melakukan analisis data untuk menghasilkan keputusan layak, cukup layak dan Tidak layak suatu lokasi yang dipilih.
STMIK STIKOM Indonesia adalah salah satu institusi di bidang pendidikan yang berbasis komputer. Untuk menunjang keefektifan pelaksanaan aktifitas belajar mengajar yang berlangsung dikampus perlu didukung dengan pelayananan terhadap ketersediaan fasilitas kelas yang memadai dan juga pelayanan pengaduan keluhan jika terjadi kendala pada fasilitas yang ada di kelas. Selama ini pengelolaan pengaduan keluhan terhadap fasilitas ruangan kelas maupun di labarotorium yang ditangani oleh Pihak Tata Laksana Rumah Tangga Dan Perlengkapan maupun Bagian Teknisi masih bersifat manual. Untuk dapat mencatat dan menangani keluhan tersebut diperlukan sistem informasi yaitu STIKI Class Facilities E-Complaint. Sistem ini dapat membantu Pihak Tata Laksana Rumah Tangga Dan Perlengkapan maupun Bagian Teknisi dalam memonitor keluhan dari kondisi faslitas ruangan yang ada jika mengalami kendala dan juga dapat meningkatkan kualitas pelayanan dalam menangani keluhan. Adapun model proses pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model prototype dan berbasis Web dengan PHP dan database MySQL.
Childs has the potential for unique talents and interests from birth. Talent is the basis of intelligence, nature, and disposition that a child has from birth, while interest is a high interest in something. Children's talents and interests can be determined and changed by internal and external factors. Every parent would want their child to be successful in achieving their goals, but many parents do not know the interests and talents of their children so that there are often differences in goals between children and parents. In addition, to find out the right interests and talents, expert assistance is needed, namely psychologists and very rarely parents care about their children's interests and talents. The right solution to solve this problem is to help parents find out early information about their children's talents and interests through applications that are easily accessible to parents. In this study, an expert application was built to determine the interests and talents of children by implementing the forward chaining method and certainty factor. This method was chosen because it is able to draw results and conclusions from many different rules. The talent determination application was tested for accuracy of 8 data samples and resulted in an accuracy of 75%. Based on the resulting accuracy value, it can be concluded that the talent determination application works quite well and can be used as a source of initial information for parents to find out their children's interests and talents.
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.