bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
‘It Takes a (Global) Village’: Towards a Multi-Actor Networked Conception of Security
Authors: Scott Keith 
Published: June 2024

On December 4th 2023, Oliver Dowden, the British Deputy Prime Minister, issued his first annual resilience statement, outlining the range of threats faced by the United Kingdom, natural, economic, military, and technological. The purpose of this paper is to examine the contemporary threat landscape through the critical lens of complex interdependency (cf Keohane and Nye), and to consider the way in which approaches and theoretical models of threat and threat mitigation can and should (or should not) be applied in different domains. Multi-Domain conflict shows how the modern battlefield is a highly complex realm of interlinked environments (including the non-physical); in the same way, ‘unrestricted warfare’ (Qiao and Wang) collapses the traditional DIME concept of discrete arms of state power. How may a liberal democracy protect itself and its citizens against mis/disinformation, cyber warfare, hacktivism, NSAs and foreign powers ready and able to to wage ‘war’ in a wide range of ways, using IW both as a specific methodology and as a force multiplier for other forms of destabilization.

Focusing largely but not overwhelmingly on the informational realm, the paper will consider models of threat mitigation applied in other domains, from the elite innovative force of the Rifle Brigade to the public health response to the COVID-19 pandemic to the behavioural science-based influence campaigns devised by the UK ‘Nudge Unit’ and beyond. It will ultimately argue that a nation which faces a range of internal and external threats to its stability must devise policy and strategy which themselves operate internally and externally. Any approach which is not based on action at all levels of society – civil, military, educational, technical, diplomatic – is doomed to failure before it starts. However, the key challenge will be how to build this in societies which have grown ever more atomised, divided, and opposed to cooperation.
STRATEGI KOMUNIKASI DALAM MENARIK MINAT CALON KLIEN PADA KANTOR BANTUAN HUKUM AAC LAW OFFICE DI KOTA MAKASSAR
Authors: Pongkapadang Opniel Harsana B , Latief Sukriansyah S , Sonni Alem Febri 
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana Public Relation dalam pelayanan di kantor hukum pada AAC Law Office Di Kota Makassar. Metode yang digunakan dalam penelitian pendekatan kualitatif deskriptif yakni penelitian yang bermaksud untuk memahami fenomena tentang apa yang dialami oleh subjek penelitian misalnya perilaku, persepsi, tindakan, motivasi dan data penelitian ini dikumpul melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, Public Relations di AAC Law Office Di Kota Makassar dapat dilihat dari pengabdian kepada masyarakat telah membantu masyarakat dengan baik untuk memenuhi apa keinginan atau kebutuhan mereka sesuai dengan sub bagian atau bidangnya Karena Public Relations di AAC Law Office Di Kota Makassar belum berada pada satu bidang atau sub bagian. Dalam memelihara hubungan yang baik Public Relations dapat dikatakan baik artinya telah memberikan pelayanan dengan menggunakan bahasa yang mudah dipahami dalam hal pelayanan Public Relations telah memberikan pelayanan yang cepat, memberikan prosedur-prosedur pelayanan dalam meningkatkan Layanan Bantuan Hukum. Moral dan tingkah laku Public Relations dalam memberikan pelayanan sudah menerapkan salam, senyum dan sapa namun masih ada pegawai yang belum menunjukkan moral dan tingkah laku yang baik dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat.
PENERAPAN LOGIKA FUZZY TAHANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KELURAHAN KESSILAMPE
Authors: Ishak Jaelani Muhammad , Ahmad Sipa Alfriyanti , Aprilyani S Lily , Adi Saputra Rizal 
Published: June 2024

Permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat di tingkat pusat, provinsi, dan kabupaten di Indonesia khususnya di wilayah Kota Kendari, Provinsi Sulawesi Tenggara, Kacamatan Kota Kendari di Kelurahan Kessilampe, dimana permasalahan yang sering terjadi dalam penentuan penerima bantuan program ini seringkali melibatkan banyak hal yang kompleks variabel dan bersifat subjektif, sehingga perlu adanya sistem pendukung keputusan yang efektif untuk membantu proses seleksi calon penerima bantuan secara tepat dan objektif. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) program keluarga harapan Kelurahan Kessilampe dengan menggunakan metode logika fuzzy Tahani berbasis website. Salah satu bagian dari logika fuzzy yang menggunakan database standar disebut Tahani, Tahani menguraikan sebuah proses karena proses query fuzzy didasarkan pada bahasa manipulasi sql dan model fuzzy Tahani sangkat akurat dalam hal menemukan data yang tepat dan benar. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode logika fuzzy Tahani dengan jumlah data valid sebanyak 20 data, jumlah data sebanyak 100, sehingga diperoleh dari pengujian ini diperoleh 15 data masyarakat yang berhasil diprediksi dengan benar dan menghasilkan akurasi sebesar 75%.
ANALISIS KLASIFIKASI GAMBAR BUNGA LILY MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM PENGOLAHAN CITRA
Authors: Gilang Perwati Intan , Suarna Nana , Suprapti Tati 
Published: June 2024

Bunga merupakan hasil modifikasi dari tunas yang meliputi batang dan daun, dimana bentuk, warna, dan susunannya diubah untuk kepentingan tumbuhan. Sebagai hasilnya, bunga berperan sebagai tempat penyerbukan dan pembuahan yang dapat menghasilkan alat perkembangbiakan bagi tumbuhan. Bunga lily adalah salah satu jenis bunga yang memiliki keindahan dan keunikan tersendiri. Bunga lily memiliki berbagai macam warna, bentuk, dan ukuran yang dapat menarik perhatian pengamatnya. Permasalahan yang menjadi latar belakang penelitian ini seringkali dalam klasifikasi bunga sulit dilakukan secara manual karena banyaknya variasi bentuk dan warna dalam jenis bunga tersebut. Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis pemrosesan gambar, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pembelajaran mendalam untuk membedakan gambar bunga bunga lily. Metode Deep Learning yang paling efektif untuk mengenali pola gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian ini, digunakan data gambar bunga lily dari sumber publik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN saat ini memberikan hasil pengenalan citra yang paling baik. Proses pengolahan citra dilakukan menggunakan library Python seperti Keras dan TensorFlow. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Deep Learning dengan CNN dapat menghasilkan klasifikasi yang sangat baik pada gambar bunga lily. Nilai akurasi terhadap klasifikasi keempat jenis bunga lily adalah sebesar 87 %.
PERANCANGAN PORTAL BERBASIS WEB UNTUK DIGITALISASI MANAJEMEN PELATIHAN DI PT CENTURY BATTERIES INDONESIA
Authors: Pebrilliestyo Ridwan Fathan , Susilo Yuda Irawan Agung , Purwantoro Purwantoro 
Published: June 2024

PT. Century Batteries Indonesia merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur yang memproduksi aki untuk berbagai jenis kendaraan. Sejak tahun 2020, perusahaan ini telah melakukan proses digitalisasi terhadap sistem yang ada setiap departemen internal perusahaan. Dalam proses mengelola pelatihan karyawan, departemen HRD mengalami sejumlah kesulitan untuk melakukan pengolahan data pelatihan karena masih dilakukan secara konvensional menggunakan kertas, serta proses persetujuan (approval) masih dilakukan secara manual dengan menemui atasan terkait sehingga memakan waktu yang lama untuk proses persetujuan training yang akan dilaksanakan. Sebagai solusi atas permasalahan tersebut dibuat Portal Training sebagai sistem manajemen pelatihan untuk mengikuti tren digitalisasi yang telah dilakukan perusahaan serta mempermudah departemen HRD dalam mengelola pelatihan karyawan. Perancangan sistem ini menggunakan metode Waterfall untuk alur proses perancangan nya sistematis dan memiliki dokumentasi yang lengkap. Pengujian dilakukan dengan Blackbox dan User Acceptance Testing. Hasil pengujian UAT mencapai 87,12% menunjukkan bahwa sistem diterima oleh pengguna dan dapat digunakan untuk melakukan pengelolaan pelatihan karyawan dan mempermudah departemen HRD dalam pengolahan data pelatihan.
PERANCANGAN DAN SIMULASI JARINGAN INTERNET DENGAN MENERAPKAN METODE PENGEMBANGAN NDLC (NETWORK DEVELOPMENT LIFE CYCLE) PADA AKSES EDUCATION CENTRE
Authors: Hasan Arwin Nur , Purnama Giri 
Published: June 2024

Penggunaan jaringan sangat penting karena memungkinkan pertukaran informasi yang cepat, komunikasi efisien, akses mudah ke sumber daya bersama, kolaborasi tim yang efektif, dukungan layanan jarak jauh, akses internet, efisiensi operasional, inovasi, dan penerapan keamanan serta pemantauan yang dapat meningkatkan produktivitas dan kualitas layanan di berbagai sektor. Akses Education Centre adalah lembaga independen bimbingan belajar yang berkomitmen untuk memberikan layanan pendidikan berkualitas kepada siswa dan peserta seleksi Calon Aparatur Sipil Negara (CASN ) serta Perguruan Tinggi Kedinasan dan Negeri di Indonesia. Dalam era digital yang berkembang saat ini, Akses Education Centre menghadapi kendala dalam mengelola jaringan internet, sehingga sering terjadi gangguan jaringan dalam mengirim paket data pembelajaran dan laporan hasil pembelajaran para siswa. Untuk mengatasi masalah tersebut maka perlu adanya perancangan infrastruktur jaringan komputer yang lebih baik dari rancangan jaringan yang sudah ada sebelumnya, dengan menggunakan metode perancangan Network Development Life Cycle (NDLC) serta menerapkan konsep Virtual Local Area Network (VLAN) yang dapat mengatur Local Area Network (LAN) untuk dibagi menjadi beberapa segmentasi yang berbeda, sehingga kendala yang dialami bisa teratasi secara optimal. Cisco packet tracer akan digunakan dalam penelitian ini, guna merancang dan menguji hasil simulasi rancangan jaringan yang dibuat, sehingga lebih mudah dikelola untuk pengembangan jaringan dikemudian hari
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM TERHADAP KOMENTAR KAREN’S DINER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN OPERATOR SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN
Authors: Naufal Akhfasy Muhammad , Kania Ningsih Ade , Ilyas Ridwan 
Published: June 2024

Salah satu berita yang sedang ramai dibicarakan oleh pengguna instagram atau masyarakat yaitu restoran karen’s diner. Dalam unggahan gambar karen’s diner di salah satu postingan akun media sosial instagram terdapat komentar yang menuaikan pro dan kontra, dikarenakan pelayan karen’s diner yang memaki pengunjungnya sehingga banyak yang menganggap jika restoran tersebut tidak cocok dengan budaya Indonesia. Maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentiment pada kolom komentar dengan cara mengklasifikasikan untuk mengetahui sentiment di setiap komentar. Analisis sentiment merupakan suatu proses untuk menganalisis teks yang berupa digital dan menentukan polaritas dari opini yang diberikan bersifat positif, netral, dan negatif. Untuk menganalisis komentar dari pengguna instagram dengan klasifikasi komentar positif dan negatif, dilakukan dengan menggunakan algoritma pengklasifikasian SVM yang dibandingkan dengan menggunakan dan tidak menggunakan seleksi fitur Information Gain. Hasil yang didapat dari beberapa pengujian menggunkaan SVM dengan model menggunakan leksikon based serta menggunakan seleksi fitur mendapatkan hasil nilai akurasi 97,74% dan Model pelabelan manual dan tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan tingkat akurasi 91,13%.
ANALISIS UI/UX WEBSITE INFORMASI AGENDA MIKAEL DENGAN METODE DESIGN THINKING
Authors: Ispandi Ispandi 
Published: June 2024

Tempat peribadatan Mikael didirikan pada tahun 1981 sebagai hasil dari perkumpulan kecil di sekitar Grup Strada. Sejak tahun 2000, gereja ini mulai mengeluarkan informasi mengenai kegiatan-kegiatan untuk menyebarkan informasi Paroki kepada umat. Mengingat pentingnya gereja sebagai tempat ibadah yang memfasilitasi aktivitas liturgis, pembahasan dilakukan dengan menggunakan pendekatan semiotika untuk menginterpretasi tanda dan makna dalam arsitektur guna mempertahankan ekspresi sakralnya. UI/UX dibagi menjadi 2 yaitu User Interface dan User Experience. User Interface menentukan semua komponen sistem interaktif (perangkat lunak atau perangkat keras), yang menyediakan informasi dan cara mengelolanya, yang memungkinkan pengguna melakukan tugas tertentu dengan bantuan sistem interaktif. Situs informasi agenda Mikael dirasa memiliki konten situs tersebut tampaknya memiliki kekurangan yang membuat pengunjung kesulitan. Eksplorasi awal terfokus pada penilaian khusus terhadap situs informasi agenda Mikael dengan tujuan mengembangkan rencana atau model yang memperbaiki kelemahan yang ada dan memenuhi kebutuhan pengguna yang belum terpenuhi.. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan meng hasilkan bahwa situs informasi agenda Mikael masing-masing mendapatkan nilai 55 dan 57. Nilai tersebut menagalami peningkatan dan indikator penilaian Acceptabillity Ratings, Adjective Ratings dan Grade Scale tidak mengalami perubahan, yang masing-masing menghasilkan kategori Marginal predikat Awful, dan rating E. Hasilnya adalah perencanaan ulang situs agenda Mikael menggunakan alat desain seperti Figma, dengan nilai tingkat ketergunaan sistem (System Usability Scale) yang lebih baik dibandingkan dengan situs yang sudah ada
ANALISIS KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK TERHADAP PROMOSI DAN VIRAL MARKETING DI TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Nurliana Nicky , Suarna Nana , Prihartono Willy 
Published: June 2024

Banyak layanan e- commerce yang menawarkan berbagai promosi yang menarik agar konsumen semakin tertarik untuk menggunakan layanannya, salah satunya ialah TikTok Shop. Masalah dari penelitian ini yaitu ingin mengetahui apakah promosi dan viral marketing sangat berpengaruh terhadap keputusan pembelian suatu produk di TikTok Shop. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis keputusan pembelian produk di platform e-commerce TikTok dan dampaknya terhadap strategi promosi dan pemasaran viral. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan survey. Metode penelitian yang digunakan yaitu data mining dengan alg oritma C4.5. Adapun langkah-langkah dalam metode ini yaitu mengikuti alur KDD (Knowledge Discovery in Databases) diawali dengan pengumpulan data hasil survey, pembersihan data, penerapan algoritma C4.5 hingga nantinya membuat pohon keputusan (Decision Tree). Dalam penelitian ini untuk pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan penyebaran kuesioner melalui google form. Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma C4.5 dapat mengidentifikasi keputusan pembeli dengan nilai akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 91.73% nilai recall sebesar 69.13% dan nilai presesi sebesar 69.05%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa persepsi dari tingkat keputusan pembeli produk di TikTok Shop terhadap promosi dan viral marketing mendapatkan hasil “Ya”.
PENGELOMPOKKAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Sapitri Sapitri , Astuti Rini , M Basysyar Fadhil 
Published: June 2024

Kemiskinan adalah kondisi ketidakmampuan pendapatan seseorang dalam pemenuhan kebutuhan pokok untuk bertahan hidup sehingga tidak menjamin kelangsungan hidupnya. Kebutuhan hidup meliputi kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, tempat tinggal dan pendidikan. Menurut Badan Pusat Statiska penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Di daerah Jawa Barat mengalami kenaikan dan penurunan secara tidak stabil. Pengelompokan jumlah kabupaten/kota yang memiliki angka kemiskinan perlu dilakukan setiap tahun nya agar pemerintah dapat mengetahui langkah pencegahan. Pengelompokan jumlah kabupaten/kota yang mengalami kemiskinan dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode salah satunya dengan menggunakan metode K-Means. K-Means adalah metode pembelajaran tanpa adanya pengawasan yang digunakan untuk mengelompokan jumlah data yang belum dilabel ke dalam cluster-cluster yang berbeda. Penggunaan metode K-Means ini bertujuan mengelompokan jumlah data berdasarkan kabupaten/kota yang tergolong miskin. Tujuan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk melakukan pengelompokan pada jumlah data kemiskinan di Jawa Barat sehingga dapat digunakan sebagai informasi untuk menentukan kebijakan yang tepat untuk menyalurkan bantuan kepada masyarakat, proses untuk mendapatkan data yang akurat menggunakan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Tujuan dari KDD yaitu proses menemukan dan mengidentifikasi pola-pola dalam data yang valid. Untuk pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan RapidMiner.
PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA ANALISIS SENTIMEN JUDI ONLINE DI MEDIA SOSIAL TWITTER
Authors: Julianti Okta Nur , Suarna Nana , Prihartono Willy 
Published: June 2024

Judi online telah menjadi aktivitas yang populer di kalangan masyarakat terutama dalam era digital ini. Namun tidak sedikit yang mengkritik aktivitas ini karena aspek negatifnya. Permasalahan pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui nilai akurasi, recall, serta presisi yang dihasilkan melalui algoritma naïve bayes pada sentiment judi online di media sosial twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Natural Language Processing melalui KDD (Knowledge Discovery in Database) dan Naïve Bayes. Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping melalui google colab. Data yang diambil merupakan data dari twitter menggunakan kata kunci “judi online” dan “dampak judi online”. Data yang berhasil diambil menggunakan scraping sebanyak 5.500, namun setelah dilakukan pembersihan hanya menyisakan 952 data. Data mentah yang sudah siap diolah kemudian dilakukan pre-processing, pelabelan sentiment, proses TF-IDF serta penentuan nilai akurasi, presisi, dan recall. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi 76%, 58% nilai presisi dan 76% untuk nilai recall pada data uji sebanyak 666 dan data latih sebanyak 286.
ANALISIS SENTIMEN PENGARUH MEDIA SOSIAL TERHADAP MINAT BELI SKINCARE PADA REMAJA DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Lutfiani Saufa , Astuti Rini , Fadhil M Basysyar,M,Kom  
Published: June 2024

Di Indonesia Berdasarkan hasil pengamatan awal perkembangan minat beli skincare belum memiliki perkembangan yang baik dikarenakan belum menggunakan sosial media,pesatnya teknologi di zaman sekarang ini membuat media sosial semakin banyak diminati oleh kaum remaja, dewasa, dan orangtua, sebagai media untuk bersilaturahmi dan juga referensi-referensi yang bisa dilihat untuk belanja online khususnya media sosial Tik-Tok. Permasalahan penelitian ini mencakup beberapa hal seperti keterbatasan informasi bagaimana keterbatasan informasi yang ditemukan dimedia sosial dapat mempengaruhi minat beli remaja pada produk skincare. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis sejauh mana pengaruh media sosial terhadap minat beli skincare pada remaja,penelitian ini bisa mencakup aspek-aspek seperti pengaruh iklan,testimoni pengguna atau tren kecantikan yang dipromosikan melalui platfrom media sosial tiktok dapat memberikan wawasan tentang bagaimana media sosial mempengaruhi keputusan beli remaja terkait produk perawatan kulit.. Metode yang digunakan dalam Penelitian ini menggunakan metode alur penelitian Knowledge Discover in Database (KDD) Tahapan dalam penelitian ini menggunakan metode algoritma naive bayes, metode algoritma naive bayes.naive bayes adalah algoritma machine learning untuk masalah klasifikasi. Pengumpulan data diperoleh yaitu melalui kuesioner. Hasil analisis dari penelitian ini adalah berupa diagram sentimen positif dan negatif dengan hasil positif 0,8138 dan yang negatif 0,7526
PENGELOMPOKKAN DATA PENJUALAN AYAM POTONG MENGGUNAKAN K_MENS CLUSTERING BERDASARKAN HARGA AYAM
Authors: Sholeha Mia , Kurniawan Rudi 
Published: June 2024

Ayam merupakan salah satu komoditas pangan yang penting di Indonesia. Permintaan ayam terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Hal ini menyebabkan perbedaan harga di industri ayam pedaging tiap daerah menjadi semakin ketat. Penelitian ini akan menganalisis data secara menyeluruh untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang komponen yang memengaruhi kinerja distribusi dan penjualan ayam potong. Metode penelitian ini menggunakan teknik K-means clustering untuk menganalisis secara menyeluruh data penjualan ayam potong dari beberapa tahun terakhir. Harga ayam potong akan dikategorikan menjadi kategori murah dan mahal melalui analisis harga yang relatif menggunakan standar dan kriteria yang relevan dengan pasar. Selain itu, peran produsen dan distributor dalam rantai pasok ayam potong akan dianalisis. Dalam hal ini, keputusan pemasaran yang dibuat, metode distribusi yang digunakan, dan kolaborasi antara kedua entitas tersebut. penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pola penjualan ayam potong dan mengelompokkan harga ayam potong ke dalam kategori harga murah dan mahal. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk Mengevaluasi kualitas klaster yang dibuat oleh algoritma K-Means dan mengetahui seberapa baik klaster terbentuk, nilai DBI digunakan nilai yang lebih rendah menunjukkan klaster yang lebih kompak dan terpisah. Selain itu, sangat penting untuk memperhatikan jarak antara klaster dan titik pusat klaster, karena jarak yang lebih besar menunjukkan klaster yang lebih terpisah secara spasial penilaian kualitas klaster ini menunjukkan seberapa baik algoritma K-Means mengelompokkan data harga penjualan ayam potong dan seberapa penting kelompok yang dibuat dalam analisis ini. Adapun hasil dari penelitian ini dapat memudahkan perusahaan dalam menentukan harga di masa yang akan datang membuat keputusan yang sangat tepat.
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN TERHADAP PRODUKS OPERATOR TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Prasetyo Dwi , Suarna Nana , Suprapti Tati 
Published: June 2024

Kemajuan teknologi komunikasi dan informasi yang sangat pesat dan semakin hemat biaya telah memungkinkan masyarakat untuk beralih menggunakan kuota dan pulsa sehingga kini menjadi suatu kebutuhan yang mutlak. Penulis mulai tertarik. Berbagai produk operator yang tersedia di counter Feeyza Cell, seperti Kartu Telkomsel, Kartu XL, Kartu Indosat, Kartu 3, dll, telah dikategorikan oleh peneliti sebagai 'best seller' dan 'non-best seller. Tujuannya adalah untuk mengetahui penerapan data mining dengan menggunakan algoritma C45 dalam menentukan keakuratan data klasifikasi produk terlaris dan hasil persediaan penjualan kartu perdana. Dengan demikian nilai entropy dan gain tertinggi yaitu 2,310770059 pada atribut-atribut Jenis Kartu Perdana pada perhitungan manual. Sedangkan menggunakan aplikasi Rapidminer diperoleh hasil pohon keputusan seperti terlihat pada Gambar 4.8 Harga – Jumlah Terjual – Jenis Kartu Perdana (3 = Kurang Laris, Telkomsel = Laris) jika harganya di atas 5500 dan kurang dari atau sama dengan 6500, disarankan Indosat; jika di atas 6500 dan kurang dari atau sama dengan 7500, disarankan Telkomsel atau XL berdasarkan kondisi tertentu.