PENGARUH MEDIA SOSIAL INSTAGRAM TERHADAP PENYEBARAN INFORMASI DAKWAH ISLAM DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING

Semakin berkembangnya zaman tidak dapat dipungkiri bahwa media sodial sangat dibutuhkan sehari-hari Dari sekian banyak media sosial yang ada instagran menjadi salah satu media sosial yang paling sering dipakai oleh masyarakat. Instagram kini banyak digunakan sebagai sarana penjualan berbagai macam produk, selain itu instagram saat ini juga digunakan untuk dakwah dimana para Panitia Kajian Islam, Ustad, dan Komunitas-komunitas Islam dapat memanfaatkan Instagram sebagai media dakwah untuk menyebarkan informasi berupa kajian, ilmu pengetahun islam berupa foto dan video yang dapat dimanfaatkan untuk masyarakat. Dalam hal ini dilakukan penelitian untuk mengetahui besarnya pengaruh media sosial instagram dalam malakukan penyebaran dakwah Islam, serta sebagai sarana komunikasi antara pendakwah dengan jama‘ah maka Penelitian ini menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan software AMOS. Dari hasil penelitian maka diperoleh hasilnya yaitu nilai p pada media komunikasi pada instagram adalah 0.019 artinya memberi pengaruh negatif terhadap penyebaran dakwah islam, dan nilai p pada media informasi adalah 0.001 dan segnifikan berpengaruh positif terhadap penyebaran dakwah isla

ANALISA KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PERUMAHAN DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES

Dalam pengambilan rumah baru, biasanya seseorang yang memberikan kredit akan mempertimbangkan beberapa hal. Dalam penentuan kelayakan kredit pengambilan rumah tersebut biasanya dipengaruhi oleh beberapa variabel, dimana variabel tersebut dapat menjadi suatu acuan untuk menentukan layak atau tidaknya seseorang untuk mengambil rumah tersebut. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit perbankan harus mampu mengambil keputusan yang tepat untuk memberikan atau menolak pengajuan kredit tersebut untuk mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang. Dalam mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang, perlu dilakukan penelitian dengan melakukan perhitungan dari data-data yang telah ada. Dalam penulisan ini perhitungan yang digunakan yaitu dengan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi Naive Bayes merupakan salah satu metode data mining yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Dalam melakukan prediksi kelayakan kredit perumahan ini klasifikasi Naive Bayes membuktikan bahwa kelayakan kredit perumahan ini dipengaruhi oleh beberapa variabel terkait seperti jenis kelamin, jumlah penghasilan, jumlah tunjangan, BI checking, harga rumah, dan harga uang muka rumah yang dipilih serta menghasilkan nilai akurasi 95,33% dan nilai AUC sebesar 0,973

ANALISA PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN PADA PT. SINAR NIAGA SEJAHTERA (SNS) BEKASI DENGAN METODE C4.5

Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan Algoritma C4.5 dalam memprediksi loyalitas pelanggan di PT Sinar Niaga Sejahtera (SNS). Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan yang dibangun dengan tiga tahap yaitu pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap-tiap nilai dan membagi kasus dalam cabang. Jenis penelitian ini yakni prediksi dengan konsep data mining yang melibatkan data sekunder yang diperoleh dari PT SNS sebanyak 100 data transaksi pelanggan. Dari 100 data transaksi terdiri dari 78 pelanggan loyal dan 22 pelanggan tidak loyal. Terdapat lima atribut yang mempengaruhi loyalitas pelanggan diantaranya yaitu: status pelanggan, transaksi pertahun, jumlah pembelian merk, pembayaran pertahun, lama berlangganan. Pada algoritma C4.5 dilakukan perhitungan entropy dan information gain. Hasil yang dicapai adalah aturan – aturan yang dapat digunakan untuk menggambarkan proses prediksi yang terkait dengan keloyalitasan pelanggan. Adapun perangkat lunak yang menerapkan Algoritma C4.5 dengan menggunakan aplikasi Rapidminer Studio. Hasil akurasi dari penelitian ini adalah 94,00%. Dari akurasi yang tinggi tersebut, maka Algoritma C4.5 layak diterapkan di PT. SNS untuk memprediksi loyalitas pelangganny

PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI SERANGAN JANTUNG DI RS AWAL BROS BEKASI

Serangan jantung adalah kondisi yang terjadi ketika pasokan darah menuju ke jantung terhambat. Ini adalah kondisi medis darurat yang biasanya disebabkan oleh penggumpalan darah atau penumpukan lemak, kolesterol, dan unsur lainnya. Gangguan aliran darah ke jantung tersebut dapat merusak atau menghancurkan otot jantung yang disebut sebagai infark miokard. Sebagai upaya preventif dalam penanganan serangan jantung perlu dilakukan usaha untuk mendeteksi lebih awal pasien dengan suspect (dugaan) penyakit jantung. Hasil deteksi awal ini dapat digunakan oleh para petugas medis sebagai alat bantu dalam penentuan penyakit jantung dan langkah awal penanganannya. Pendeteksian serangan jantung dapat dilakukan dengan teknik komputasi cerdas menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network (BPNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi hasil prediksi menggunakan algoritma BPNN adalah 96,47%. Sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma artificial neural network memiliki hasil prediksi yang baik dalam mendeteksi serangan jantung seorang pasie

Pelatihan Web Programming Dalam Pembuatan Halaman Administrator Pada Web DKM Masjid Al Muttaqin Bekasi

Kewajiban kepada setiap Perguruan Tinggi sebagaimana dijelaskan dalam Tridharma Perguruan Tinggi adalah Pendidikan, Penelitian, dan Pengabdian Masyarakat. Dengan melakukan pengabdian kepada masyarakat salah satunya pada Dewan Kemakmuran Masjid (DKM) Al-Muttaqin Bekasi, dimana Pengurus DKM Masjid Al-Muttaqin tersebut membutuhkan ilmu untuk mendukung kegiatan kerja mereka sehari hari terutama dalam pembuatan web DKM Masjid Al Muttaqin. Lokasi tempat pengabdian pada Masjid Al-Muttaqin beralamat di Jalan Jatikramat Indah 2, Gang Mangga 3, Jatikramat Jatiasih Kota Bekasi-Jawa Barat 17421. Pengurus DKM Masjid Al Muttaqin berkeinginan untuk membuat sebuah halaman webiste yang dapat membantu menginformasikan berbagai informasi dari DKM Masjid Al Muttaqin diantaranya kegiatan ta’lim, kajian dan berbagai kegiatan lainnya serta informasi-informasi lainnya kepada yang membutuhkan dan pengurus DKM Masjid Al Muttaqin berkeinginan agar masyarakat memiliki keterampilan dan keahlian di bidang komputer, sehingga bermanfaat dalam kehidupan masyarakat sehari-hari. Kegiatan berjalan dengan lancar dan lancar, kemudian belajar dari hasil yang diperoleh melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat bahwa DKM Masjid Al-Muttaqin dapat membuat website yang dapat memberikan berbagai informasi tentang Masjid Al-Muttaqin dan kegiatan tersebut dapat Menambah ilmu pengetahuan masyarakat. dan keterampilan. Pengurus DKM dan peserta Masjid Al Muttaqin menjadi pesert

PEMLIHAN PRODUK ASURANSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING PADA PT. HOME CENTER INDONESIA

Banyak perusahaan asuransi menawarkan berbagai macam program bagi calon nasabah, diantara program asuransi kesehatan, asuransi jiwa dan asuransi pendidikan. Menurut kebanyakan orang akhirnya menyesal setelah masuk asuransi dikarenakan mereka kurang memahami akan kebutuhan mereka di dalam berasuransi, sehingga yang terjadi mereka menganggap asuransi itu tidak bermanfaat dan tidak begitu dibutuhkan karna sudah ditanggung oleh perusahaan ditempat mereka bekerja. Dalam memilih produk asuransi sering terjadi masalah-masalah yang dihadapi oleh calon nasabah, yaitu kurangnya pemahaman nasabah terhadap produk-produk yang ditawarkan. Untuk itu diperlukan suatu metode profile matching yang dapat mempermudah nasabah dalam mendapatkan informasi serta dapat membantu calon nasabah memahami asuransi agar tidak salah keliru dalam memilih produk-produk yang ditawarkan. Profile Matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), Semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar. digunakan untuk menghitung kriteria produk asuransi mana yang sesuai untuk nasabah dan dapat membantu calon nasabah melakukan keputusan yang tepat untuk memilih produk asuransi. Ruang lingkup yang akan dibahas dalam penyusunan skripsi ini untuk mengetahui seberapa banyak karyawan PT. Home Center Indonesia yang memilih produk asuransi seperti asuransi kesehatan, jiwa dan pendidikan dengan menggunakan metode profile matching. &nbsp

Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kredit Macet Pada Koperasi Simpan Pinjam

Cooperatives are a forum that can help people, especially small and medium-sized communities. Cooperatives play an important role in the economic growth of the community such as the price of basic commodities which are relatively cheap and there are also cooperatives that offer borrowing and storing money for the community. Constraints that have been felt by this cooperative are that borrowers find it difficult to repay loan installments, causing bad credit. Because the cooperative in conducting credit analysis is carried out in a personal manner, namely by filling out the loan application form along with the requirements and conducting a field survey. Therefore there is a need for an evaluation to be carried out in lending to borrowers. To minimize these problems, it is necessary to detect customer criteria that are used to predict bad loans and to determine whether or not the elites are eligible to take credit using data mining. The data mining technique used is classification with the Naive Bayes method. Based on testing the accuracy of the resulting model obtained accuracy level of 59%, sensitivity (True Positive Rate (TP Rate) or Recall) of 46.80%, specificity (False Negative Rate (FN Rate or Precision) of 69.81%, Positive Predictive Value (PPV) of 57.89%, and Negative Predictive Value (NPV) of 59.67%

SISTEM INFORMASI PANDUAN TRAYEK ANGKUTAN UMUM BERBASIS MOBILE SMARTPHONE PADA DINAS PERHUBUNGAN JAKARTA

Public transport is an integral part of the city's transportation system and is a component whose role is very significant because the condition of the poor public transport system will cause a decline in the effectiveness and efficiency of public transport itself. Smartphone users or the public can use and take advantage of its mobile devices to be able to search for information about public transportation route and location of the place to be searched. Mobile applications natively public transportation route system is based on the PhoneGap framework and uses GoogleMaps as an interface map, the language he uses is HTML5, Javascript, JQuery Mobile. Algorithm method used is the Dijstra method. Dijkstra method can be used to determine the fastest path from a node. These properties can be applied to determine the trajectory path of nearby public transportation. The accuracy of the reading position ( Location Base Services ) on the map approximately 97 % of the radius of a meter scale map. The accuracy depends on GPS devices and mobile handsets speed internet bandwidth

Pemilihan Jenis Sapi bagi Peternak Sapi Potong dengan Metode SMART

The Livestock Sector is one of the most promising agribusiness sectors. Selection of the right type of cow is the duty of cattle farmers to get cows with quality. The aim of the study was to recommend the best type of cattle using the SMART method. Data sources were obtained by interviewing and giving questionnaires to 25 random beef cattle farmers in the parbalogan village, Tanah Jawa Subdistrict, Simalungun Regency. The six types of cattle (alternative) are used such as Lemosin (A1), Simental (A2), Bali (A3), Dairy (A4), Brahma (A5) and Madras (A6). While the assessment criteria are used, namely: Origin (C1), Price (C2), Age (C3), Weight (C4), and Size (C5). The results of the study state that the type of Lemosin (A1) Beef is the first recommendation with the final value of 1 and the type of Bali cow (A3) as the second recommendation with the final value of 0.702543.. Keywords: DSS, Beef, Breeders, SMART Method, Pematangsianta