Implementation of K-Nearest Neighbor Algorithm for Customer Satisfaction

Customer satisfaction is one of the goals of the company in providing services to its customers both service and non-service companies. One of the camera rental service provider companies that are committed to customer satisfaction is Cikarang Camera Rental. This study aims to analyze customer satisfaction in Cikarang camera rental using the K Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Customer satisfaction input attributes in this study include price, facilities, and dam loyalty services. The output results from the input attributes above are satisfied and not satisfied. This research is expected to help Cikarang Camera Rental to increase customer satisfaction and increase profit on Cikarang Camera Rental. The results of the research that can be achieved using the KNN algorithm are accuracy = 98%, classification recall = 86.67%, Classification precision = 100% and AUC = 0.750. The results of this study can be used as a reference to build an application that can facilitate companies in obtaining information about customer satisfaction.Keywords— Datamining, classification, KNN algorithm, customer satisfactio

PERANCANGAN JARINGAN WIFI RT/RW NET PADA DESA KUTAWARGI

Kebutuhan internet pada masa pandemic covid 19 ini semakin melonjak terutama untuk kebutuhan untukbelajar daring dan WFH. Dan tidak semua orang dapat memenuhinya ketersedian koneksi internet.Dengan latar belakan tersebut maka dilakukanlah penelitian dengan tema perancangan jaringan WIFIRT/RW NET pada desa Kutawargi. Tujuannya adalah untuk membantu penduduk desa Kutawargisupaya dapat mudah terkoneksi internet untuk mendukung kegiatannya. Metode yang digunakanmenggunakan mikrotik untuk memanajemn bandwith yang diterima penduduk desa Kutawargi. Hasilyang diharapkan adalah jangkauan area wifi radius kurang lebih 5 Km dari pusat transmitter yaitu kantordesa Kutawargi The need for internet during the Covid 19 pandemic is increasingly soaring, especially for theneed for online learning and WFH. And not everyone can fulfill the availability of an internetconnection. With this background, a research was carried out with the theme of RT / RW NETWIFI network design in the village of Kutawargi. The aim is to help the villagers of Kutawargito easily connect to the internet to support their activities. The method used uses a proxy tomanage the bandwidth received by the villagers of Kutawargi. The expected result is a wifiarea with a radius of approximately 5 km from the center of the transmitter, namely theKutawargi village offic

KETERCAPAIAN TUJUAN PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN DESA KUTAWARGI KECAMATAN RAWAMERTA

Desa Kutawargi merupakan salah satu Desa yang ada di kecamatan Rawamerta dan berbatasan dengan kecamatan Lamaran dan Majalaya. Desa ini mempunyai potensi yaitu petani yang dimana rata-rata sebagian masyarakatnya yaitu buruh tani dan ternak hewan. Pengambilan data untuk profil desa dilakukan melalui survey terhadap perkembangan pada Desa tersebut. Oleh karena itu, difokuskan untuk mencari data yang bersangkutan dengan profil Desa. Dari hasil survey dan pengumpulan data permasalahan di Desa Kutwargi ini adalah tidak memiliki produk unggulan. Dilihat dari letak geografis dan masyarakat yang memililiki pastisipasi yang tinggi Desa Kutawargi bisa berkembang lebih baik dengan menciptakan produk unggulan. Dengan kata lain BUMDES dapat menggali potensi desa dan memanfaatkannya menjadi bentuk usaha yang menjadi pendapatan desa.Kata kunci : Profil Desa, Potensi Desa, Produk UnggulanKutawargi Village is one of the villages in Rawamerta sub-district and borders with Lamaran and Majalaya districts. This village has the potential, namely farmers, where on average part of the community is farm labor and livestock. Data collection for village profiles was carried out through surveys of developments in the village. Therefore, it is focused on finding data related to the Village profile. From the survey results and data collection, the problem in Kutwargi Village is that it does not have superior products. Judging from the geographical location and the people who have high participation, Kutawargi Village can develop better by creating superior products. In other words, BUMDES can explore the potential of the village and use it as a form of business that becomes village income.Keywords : Village Profile, Village Potential ,superior produc

WORKSHOP HYPNOMOTIVATION PADA SMA IT Al ICHWAN CIKARANG

Mengemban tugas utama seorang dosen terdiri dari tiga tridharma, yaitu pendidikan, penelitian dan pengabdian pada masyarakat. Universitas Buana Perjuangan, lewat lembaga penelitian dan pengabdian masyarakat (LPPM), berusaha memenuhi Tri Dharma tersebut dengan melakukan kegiatan pengabdian pada masyarakat, seperti workshop hypnomotivation pada siswa yang bertujuan untuk memaksimalkan kekuatan pikiran dan penguasaan emosi siswa pada akhirnya memotivasi siswa dan terasahnya kecerdasan yang berefek penongkatan prestasi belajar siswa. Tujuan dari pengabdian masyarakat ini adalah: Ingin mengetahui adakah pengaruh motivasi belajar terhadap prestasi belajar. Sasarannya adalah para siswa di SMK IT Al Ichwan Cikarang. Metode pelaksanaan kegiatan yang dilakukan pada workshop hypnomotivation ini dilakukan dengan beberapa teknik penyampaian materi yaitu ceramah, praktek, diskusi dan games. Hasil yang didapat dari pelaksanaan kegiatan pengabdian masyarakat ini diantaranya adalah siswa/siswi memahami mengenai isi materi hypnomotivation dan bisa mempraktekan untuk meningkatkan prestasinya selain itu para peserta merasa mendapatkan wawasan yang lebih luas tentang cara belajar yang efektif, Kata Kunci : Hypnomotivation, Prestas

KLASIFIKASI DATA MINNING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN SEWA KAMERA CIKARANG

Kepuasan pelanggan merupakan salah satu tujuan dari perusahan dalam memberikan pelayanan kepada pelanggannya baik perusahaan jasa maupun non jasa. Salah satu perusahaan jasa penyedia sewa kamera yang berkomitmen untuk kepuasan pelanggannya adalah Sewa Kamera Cikarang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa kepuasan pelanggan sewa kamera cikarang dengan menggunakan algoritma K Nearest Neighbour (KNN). Atribut masukan kepuasan pelanggan dalam penelitian ini mencangkup harga, fasilitas, pelayanan dam loyalitas. Keluaran hasil dari atribut masukan diatas adalah puas dan tidak puas. Penelitian ini diharapkan untuk membantu Sewa Kamera Cikarang untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan laba pada Sewa Kamera Cikarang. Hasil penelitian yang dapat dicapai menggunakan algoritma C 4.5 adalah acuracy = 95%, classification recall =100%, Classification precision = 92.31% dan AUC = 0.948. Hasil penelitian ini bisa menjadikan referensi untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat memudahkan perusahaan dalam memperoleh informasi mengenai kepuasan pelanggannya

Optimized Machine Learning Performance with Feature Selection for Breast Cancer Disease Classification

The prevalence of breast cancer is relatively high among adults worldwide. Particularly in Indonesia, according to the latest data from the World Health Organization (WHO), breast cancer accounts for 1.41% of all deaths and continues to increase. In order to address this growing issue, a proactive approach becomes essential. Therefore, the objective of this study is to classify the diagnosis of breast cancer into two categories: Benign and Malignant. Moreover, this classification pattern can serve as a benchmark for early detection and is expected to reduce mortality and cancer rates in breast cancer cases. The dataset used in this study is obtained from Kaggle and consists of 569 rows with 32 attributes. Various machine learning algorithms, such as Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), and Naïve Bayes (NB), are employed for the classification analysis in this disease. . This study uses Principal Component Analysis (PCA) for optimized feature selection techniques with dimension reduction are employed on the dataset prior to modeling the data. Our highest accuracy model is the Support Vector Machine (SVM) with an RBF kernel, utilizing c-value selection. Additionally, the Logistic Regression (LR) model achieves an accuracy of 97.3%. However, it is worth noting that the precision and recall of the SVM model are both 100%. Moreover, the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve indicates that the SVM graph surpasses the LR graph, which can be attributed to the results obtained from the confusion matrix calculation, where the False Positive Rate is found to be 0. Consequently, the overall performance evaluation of the SVM model with an RBF kernel, along with the utilization of the c-value selection approach, is significantly superior. This is primarily due to the fact that the SVM model does not make any incorrect predictions by classifying something as positive when it is actually negative

Classification Data for Direct Marketing using Deep Learning

One of the tasks of banking marketing is to analyze customers' data and to find out the potential customers to save deposits. Generally, the method used to analyze customer data is by classifying all customers who have taken the time deposit into the target marketing, so this method causes the high cost of marketing operations. Therefore, this research is conducted to help solve the problem by designing a data mining application that can serve to classify the criteria of customers who potentially to save deposits in the bank. In classifying customer data has been done a lot by researchers before with various algorithms, now researchers use deep learning to classify the target in want by the banking. The results showed that achieved using deep learning accuracy is = 80%, MSE = 0.0943, AUC = 0.8533. The results of this study can be reference to build an application that can facilitate the banking in obtaining its target marketing in the future

Penerapan K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Pelanggan Berdasarkan Data Penjualan Ayam

Suatu kegiatan pemasaran yang berhubungan langsung dengan pelanggan disebut dengan penjualan. Topik yang berkaitan dengan penjualan pada penelitian ini adalah penjualan ayam. Hal ini dikarenakan pada umumnya ayam sangat dibutuhkan masyarakat sebagai sumber protein, sehingga dari waktu ke waktu proses penjualan selalu mengalami peningkatan. Sehingga data yang diperoleh perusahaan pun menjadi semakin meningkat. Masalah ini menyebabkan perusahaan sulit dalam menentukan pelanggan untuk dijadikan sebagai pelanggan yang diprioritaskan oleh perusahaan. Penelitian ini membahas penerapan algoritme K-Means untuk mengelompokkan pelanggan sesuai data penjualan ayam. Data diperoleh dari dokumen-dokumen keterangan peternak yang ada pada perusahaan. Data yang ada digunakan untuk mengelompokkan pelanggan sesuai dengan tingkat penjualan terendah, sedang dan tertinggi. Hasil yang diperoleh dari pengolahan data mampu memberikan suatu informasi penting bagi perusahaan untuk mengetahui dan mengelompokkan pelanggan yang harus diprioritaskan