Analisis Pengukuran Waktu Kerja Produksi Kasur pada USAha Bapak Purwanto di Tanjung Selor

Measurement of working time is one of the tools that companies use to calculate labor productivity in employees. Developing countries in terms of the productivity will always be linked and directed at all the work done with the use of existing human resources. one tool to determine the firm's labor productivity and working time measure of labor standards. By measuring the time standard, companies can plan the amount of labor required, the volume of production, and the wage system in addition to the right company can provide massive incentives to the workforce as an additional incentive or motivation for workers.To determine the standard labor time labor mattress maker type number 2 with a size of 120 x 200 Cm both standard size 12 cm and 15 cm thick on Mr. PURWANTO's business in Mangga Street Gg. 4 No. 25 Tanjung Selor that manufactures mattresses used standard working time. based on interviews with employers mattress time to complete one (1) piece mattress average - average time required for the completion of a standard size 456 minutes (7.6 hours) and for the thick 852 minutes (14.2 hours)

ANALISIS PENGUKURAN WAKTU KERJA PRODUKSI KASUR PADA USAHA BAPAK PURWANTO DI TANJUNG SELOR

Measurement of working time is one of the tools that companies use to calculate labor productivity in employees. Developing countries in terms of the productivity will always be linked and directed at all the work done with the use of existing human resources. one tool to determine the firm's labor productivity and working time measure of labor standards. By measuring the time standard, companies can plan the amount of labor required, the volume of production, and the wage system in addition to the right company can provide massive incentives to the workforce as an additional incentive or motivation for workers.To determine the standard labor time labor mattress maker type number 2 with a size of 120 x 200 Cm both standard size 12 cm and 15 cm thick on Mr. PURWANTO’s business in Mangga Street Gg. 4 No. 25 Tanjung Selor that manufactures mattresses used standard working time. based on interviews with employers mattress time to complete one (1) piece mattress average - average time required for the completion of a standard size 456 minutes (7.6 hours) and for the thick 852 minutes (14.2 hours)

SEGMENTASI MAHASISWA DENGAN ‘UNSUPERVISED’ ALGORITMA GUNA MEMBANGUN STRATEGI MARKETING PENERIMAAN MAHASISWA

Perkembangan teknologi informasi yang demikian cepat akan menghasilkan suatu data yang besar dan heterogen yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang tidak terkecuali dalam bidang pendidikan. Proses pendaftaran peserta didik baru atau mahasiswa baru akan menghasilkan suatu data mahasiswa mulai dari profil mahasiswa sampai dengan kegiatan proses belajar. pengolahan data yang benar akan dapat membantu mendapatkan suatu informasi yang akurat. Dengan memanfaatkan suatu algoritma pembelajaran mesin dalam melakukan segmentasi data mahasiswa akan dihasilkan informasi terkait prediksi penerimaan mahasiswa baru. K-Means Clustering dilakukan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan tiga atribut yaitu wilayah asal pendaftar, program studi dan umur mahasiswa. Hasil dari pengolahan data klaster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 1112 mahasiswa, cluster kedua 825 mahasiswa dan cluster ketiga sejumlah 744 mahasiswa. Berdasarkan klasterisasi yang dihasilkan diharapkan mampu memberikan rekomendasi kepada kegiatan marketing didalam menjaring calon mahasiswa baru. Kata Kunci : K-Means Clustering, Segmentasi, Klaster, Mahasisw

SEGMENTASI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA UNSUPERVISED LEARNING DATA UNTUK PREDIKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI UNIVERSITAS NAROTAMA

Semakin bertambahnya tahun teknologi informasi akan lebih muda untuk berkembang dengan cepat dan hampir mencangkup disegala bidang kehidupan. Kemajuan ini dapat menghasilkan tersedianya data yang sangat besar dan banyak mulai dari bidang industri, ekonomi, dan pendidikan serta berbagai bidang kehidupan lainnya. Penerapan teknologi informasi dalam dunia pendidikan juga dapat menghasilkan banyak data yang berlimpah dari siswa yang mengikutI prosesi pendidikan dan kegiatan belajar mengajar. Proses pendaftaran peserta didik baru atau mahasiswa baru Universitas Narotama menghasilkan data mahasiswa yang sangat berlimpah berupa data profil mahasiswa dan data kegiatan belajar mengajar. Hal ini pasti akan dilakukan berulang ulang sehingga menimbulkan penumpukan data mahasiswa, dan dapat mempengaruhi pencarian informasi terhadap data tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan terhadap data mahasiswa Universitas Narotama dengan memanfaatkan proses data mining dengan menggunakan teknik Clustering. Metode yang digunkanan umtuk penelitian kali ini menggunakan Kmeans Clustering. K-Means merupakan salah satu metode data non-hierarchical clustering yang dapat mengelompokkan data mahasiswa ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data tersebut, sehingga data mahasiswa yang memiliki karakteristik yang sama. Implementasi menggunakan digunakan untuk membantu menemukan nilai yang akurat. Atribut yang digunakan adalah wilayah asal pendaftar, program studi dan umur mahasiswa. Cluster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 1112 mahasiswa, cluster kedua 825 mahasiswa dan cluster ketiga sejumlah 744 mahasiswa. Hasil dari penelitian ini digunakan sebagai salah satu refrensi mengenai persebaran pendaftar yang mempunyai propek yang baik bagi Universitas dan sebagai acuan pihak mareting untuk menetukaan strategi yang tepat. Kata kunci: wilayah asal, program studi, umur, k-means clustering, Mahasiswa baru, strategi promos

SEGMENTASI MAHASISWA DENGAN ‘UNSUPERVISED’ ALGORITMA GUNA MEMBANGUN STRATEGI MARKETING PENERIMAAN MAHASISWA

Perkembangan teknologi informasi yang demikian cepat akan menghasilkan suatu data yang besar dan heterogen yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang tidak terkecuali dalam bidang pendidikan. Proses pendaftaran peserta didik baru atau mahasiswa baru akan menghasilkan suatu data mahasiswa mulai dari   profil mahasiswa sampai dengan kegiatan proses belajar. pengolahan data yang benar akan dapat membantu mendapatkan suatu informasi yang akurat. Dengan memanfaatkan suatu algoritma pembelajaran mesin dalam melakukan segmentasi data mahasiswa akan dihasilkan informasi terkait prediksi penerimaan mahasiswa baru. K-Means Clustering dilakukan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan tiga atribut yaitu  wilayah asal pendaftar, program studi dan umur  mahasiswa. Hasil dari pengolahan data klaster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 1112 mahasiswa, cluster kedua 825 mahasiswa dan cluster ketiga sejumlah 744 mahasiswa. Berdasarkan klasterisasi yang dihasilkan diharapkan mampu memberikan rekomendasi kepada kegiatan marketing didalam menjaring calon mahasiswa baru.Kata Kunci : K-Means Clustering, Segmentasi, Klaster, Mahasisw