Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penyebab Kematian Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Kematian adalah hal yang paling memberikan perasaan cemas terutama bagi setiap manusia. Adanya suatu bencana merupakan suatu penyebab terjadinya kematian dimana bencana dapat diklasifikasikan yaitu bencana alam, bencana non alam dan penyakit, dan bencana sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mengetahui bencana apakah yang paling berdampak pada menurunnya jumlah penduduk Indonesia, dengan mengetahui ini akan memberikan persiapan dini dalam antisipasi bencana diindonesia. Metode SVM (Support Vector Machine) digunakan pada penelitian ini untuk analisis data mining dalam klasifikasi penyebab kematian di Indonesia. Hasil dari analisa yang telah diteliti menggunakan pendekatan SVM (Support Vector Machine) menggunakan data sampling sebanyak 81% dan sample pengganti sebanyak 20 instances dengan perulangan sebanyak 100 kali jadi hasil dari penelitian ini yaitu penyebab yang paling tinggi dikarenakan terjadinya bencana non alam dan penyakit yang mencapai hingga 0,9 persen

Pelatihan Pembuatan Buku Cerita Digital Sederhana Sebagai Bahan Ajar dalam Kondisi New Normal

Tujuan dari kegiatan pengabdian Masyarakat ini adalah untuk memberikan pengetahuan kepada guru-guru yang tergabung dalam sebuah komunitas Ikatan Guru Indonesia tentang pembuatan buku cerita sederhana sebagai bahan ajar dalam kondisi “New Normal”. Pengabdian masyarakat ini memfokuskan dalam penggunaan aplikasi atau digital platform “PixaBay” dan “Canva” dalam proses pembuatan bahan ajar. Metode pengabdian yang digunakan adalah metode ceramah, simulasi, dan praktik. Kegiatan pengabdian masyarakat ini mendapatkan respon yang positif dari peserta. Di akhir pelatihan, para peserta dapat menciptakan sebuah buku cerita sederhana yang kemudian dapat digunakan dalam proses belajar- mengajar di sekolah atau kelas masing-masing peserta. Hal ini dapat dibuktikan dan ditunjukkan dari antusiasme peserta dalam mengikuti kegiatan secara aktif dalam aktivitas bertanya, berdiskusi dan menjawab pertanyaan yang dilontarkan oleh pemateri

Evaluasi Faktor Yang Mempengaruhi Behavioral Intention Dan Use Behavioral Pada Spada Di STMIK PRIMAKARA Menggunakan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi minat penggunaan sistem manajemen pembelajaran SPADA di STMIK PRIMAKARA. Penelitian ini menggunakan Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT 2) untuk mengukur faktor kunci (harapan kinerja, persepsi usaha, faktor sosial, dukungan fasilitas, motifasi hedonis, nilai harga dan kebiasaan) yang mempengaruhi niat dan perilaku penggunaan SPADA di STMIK PRIMAKARA. Pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan Proportionate random sampling. Jumlah sampel sebanyak 86 mahasiswa dan 27 dosen aktif di STMIK PRIMAKARA. Data penelitian ini dianalisis menggunakan PLS-SEM dengan software SmartPLS. Hasil penelitian berdasarkan responden mahasiswa menunjukan bahwa konstruk harapan kinerja, persepsi usaha, dukungan fasilitas, motifasi hedonis dan kebiasaan berpengaruh positif terhadap niat dan perilaku penggunaan SPADA sedangkan konstruk faktor sosial tidak berpengaruh positif terhadap niat dan perilaku penggunaan SPADA. Disamping itu adapun hasil penelitian berdasarkan responden dosen yang menunjukan bahwa seluruh konstruk yang ada memiliki pengaruh positif terhadap niat penggunaan SPADA. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, STMIK PRIMAKARA dapat mengetahui penerimaan dan penggunaan sistem SPADA saat ini, sehingga dapat meningkatkan aspek faktor sosial pada pengembangan sistem SPADA kedepannya

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI EVALUASI KINERJA DOSEN BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS STMIK PRIMAKARA)

Pada kampus STMIK Primakara masih memiliki kendala atau permasalahan dalam proses kegiatan evaluasi kinerja dosen khususnya pada pengelolaan data penelitian, pengabdian dan penunjang. Pengelolaan dilakukan secara manual, karena belum adanya sistem informasi dalam pengelolaan data tersebut, membuat proses pelaporan menjadi terlambat dan tidak jarang lupa untuk melakukan penyetoran data kegiatan yang telah diikuti selama satu semester. Tujuan penelitian ini dapat membantu proses evaluasi kinerja dosen khususnya pada kegiatan penelitian, pengabdian dan penunjang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode prototype, dimana peneliti menggunakan metode pengumpulan data dengan melakukan wawancara kepada bagian LPPM, HRD, dan Kaprodi, selain itu juga dengan melakukan studi literatur. Hasil dari penelitian ini yaitu dosen dapat melakukan input data penelitian, pengabdian dan juga penunjang secara tersistem, untuk team reviewer memberikan penilaian terhadap penelitian dan pengabdian yang diajukan, sedangkan bagian LPPM melakukan approved dan rejected terhadap penelitian dan pengabdian yang diajukan, dan untuk HRD dapat melakukan validasi data penunjang yang telah diajukan dosen. Dalam membuat perancangan sistem informasi ini peneliti menggunakan framework VueJS dengan template metronic

Analisis Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Apriori pada UD. Ayu Tirta Manis

Ayu Tirta Manis adalah perusahaan yang menjual segala kebutuhan masyarakat baik makanan, minuman, sarana prasarana, dari berbagai kebutuhan pokok dan kebutuhan sehari-hari. Peran data di UD ini masih belum dapat teroptimalkan. Padahal mengingat perkembangan peran dan posisi data di era digital saat ini menjadi sangat penting, data dapat diibaratkan sebuah sumber daya yang dapat digali lebih lanjut untuk menghasilkan informasi atau pengetahuan baru. Menangkap masalah tersebut, ada beberapa solusi yang dapat ditawarkan dalam penyelesaian masalah, salah satunya adalah pemanfaatan teknik Data Mining dengan teknik asosiasi, salah satu jenis asosiasi adalah algoritma apriori. Berdasarkan data yang telah dikategorikan, mengahsilkan kombinasi barang yang paling banyak dibeli yaitu minuman dan rokok. Kombinasi barang yang paling banyak dibeli menghasilkan nilai support sebesar 10% dan nilai confidence sebesar 91%

Digital Scaleup: Pelatihan Pitching dan Connecting With Ecosystem

Tujuan dari kegiatan ini adalah agar para pelaku UKM Provinsi Bali setelah mengikuti pelatihan memahami tentang Pitching dan Connecting with Ecosystem. Metode pelaksanaan kegiatan ini terdiri dari empat tahap, yaitu persiapan, pelaksanaan, evaluasi dan pembuatan laporan. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan melihat hasil evaluasi para peserta pelatihan dan hasil diskusi tanya jawab yang dilaksanakan selama kegiatan berlangsung. Antusias para peserta pelatihan ini sangat baik dimana jumlah peserta mencapai 45 peserta terdiri dari pelaku UMKM dan Mahasiswa. Pelatihan Pitching mampu membantu memperkenalkan brand, produk, perusahaan, ataupun jasa yang miliki peserta. Sedangkan pelatihan Connecting with Ecosystem menjadikan peserta mampu memahami konsep berkomunikasi dalam lingkungan digital yang terbuka, fleksibel, dan interaktif

Digital Scaleup: Pelatihan Agile Mindset Dan Objectives Key Results Bagi Pelaku Ukm di Provinsi Bali

Tujuan dari kegiatan ini adalah agar para pelaku UKM Provinsi Bali setelah mengikuti pelatihan memahami tentang Agile Mindset dan Objectives Key Results (OKRs). Metode pelaksanaan kegiatan ini terdiri dari empat tahap, yaitu persiapan, pelaksanaan, evaluasi dan pembuatan laporan. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan melihat hasil evaluasi para peserta pelatihan dan hasil diskusi tanya jawab yang dilaksanakan selama kegiatan berlangsung. Antusias para peserta pelatihan ini sangat baik dimana jumlah peserta mencapai 47 peserta terdiri dari pelaku UMKM dan Mahasiswa. Pelatihan Agile mampu mengubah pola pikir (mindset) dan mendapatkan perspektif tentang cara kerja baru yang lebih lincah dan adaptif. Sedangkan pelatihan OKRs menjadikan peserta mampu memahami konsep OKRs dan mampu membuat serta mengimplementasikan OKR secara sistematis, dan mengembangkan budaya OKRs yang efektif di area kerjanya demi mencapai tujuan organisasi yang diinginkan lebih cepat

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PRODUK INDUSTRI KREATIF UMKM KOTA DENPASAR PASCA PANDEMI COVID 19

In era of the Covid-19 pandemic MSMEs in Denpasar City has increased but not significantly compared to previous years. Entering the industrial revolution 4.0 and society 5.0 requires business actors to be more creative and innovative. In this case, it is very important for MSMEs to determine the right strategy, especially in terms of product promotion so that they can compete in expanding the market and increasing income, so that it is expected to revive the economy of Denpasar City. The Denpasar City Government has a large number of MSME data, but this data has not been used properly.  One of the data mining methods is K-Means clustering. The stages of data mining in this research process include: 1)data pre-processing which includes data cleaning, data integration, data selection and data transformation; 2)the application of data mining methods using the K-Means clustering algorithm, which at this stage has the same characteristics and characteristics in certain clusters, and finally 3)data interpretation and evaluation of the information and knowledge patterns generated from the mining process. The cluster results obtained from this study are expected to be a reference in policy making to determine the promotion strategy of creative industry products in Denpasar City.Di era pandemi Covid19 jumlah UMKM Kota Denpasar mengalami peningkatan namun tidak begitu signifikan dibandingkan tahun-tahun sebelumnya. Memasuki industri revolusi 4.0 dan masyarakat 5.0 menuntut para pelaku usaha lebih kreatif dan inovatif. Dalam hal ini sangat penting bagi UMKM untuk menentukan strategi yang tepat khususnya dalam hal promosi produk agar dapat bersaing dalam mempeluas pasar maupun meningkatkan pendapatan, sehingga diharapkan dapat membangkitkan kembali perekonomian Kota Denpasar. Pemerintah Kota Denpasar memiliki data UMKM dengan jumlah yang besar, namun data tersebut belum dimanfaatkan dengan baik. Teknik pemanfaatan data menjadi sebuah pengetahuan yang disebut dengan data mining. Salah satu metode data mining adalah K-Means clustering. Adapun tahapan data mining dalam proses penelitian ini meliput: 1) data pre-processing yang meliputi data cleaning (pembersihan data), data integration (integrasi data), data selection (seleksi data) dan data transformation (transformasi data); 2) penerapan metode penambangan data menggunakan algoritma K-Means clustering, dimana dalam tahap ini memiliki karakteristik dan karakteristik yang sama dalam cluster tertentu, dan terakhir 3) interpretasi data dan evaluasi terhadap pola informasi dan pengetahuan yang dihasilkan dari proses mining. Hasil cluster yang diperoleh dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengambilan kebijakan untuk menentukan strategi promosi produk industri kreatif di Kota Denpasar.    &nbsp