bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Jihad Menurut Pola Pikir Syekh Muhammad Abu Bakar Syatha Dalam Kitab I’anatut Thalibin (Perang Bukan Tujuan Utama)
Authors: Fuad Muhammad Ishom 
Published: June 2024

Penelitian ini dilatar belakangi oleh adanya pandangan pemahaman yang keliru di kalangan masyarakat terkait makna jihad. Secara umum ketika kata “jihad” disebutkan, sebagian orang langsung mengaitkannya dengan kekerasan, peperangan, bahkan bom bunuh diri. Anggapan ini juga yang melatar belakangi terjadinya serangan teroris pada Word Trade Centre (WTC) dan Pentagon pada 11 September 2001. Perubahan makna jihad yang semestinya memiliki dimensi luas dan tidak hanya terbatas pada aspek fisik, telah merusak citra agama Islam secara keseluruhan. Syekh Abu Bakar Muhammad Syatha dalam kitabnya, I’anatut Thalibin, menyatakan bahwa jihad dilakukan untuk menciptakan kesejahteraan dan kemakmuran bagi seluruh umat manusia. Dalam konteks ini, jihad lebih terkait dengan upaya menciptakan kesejahteraan dan kebahagiaan hidup bagi umat Islam tanpa adanya peperangan maupun pertumpahan darah.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penerapan jihad tanpa kekerasan atau peperangan sesuai pola pikir Syekh Abu Bakar Muhammad Syatha. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan library research, mengumpulkan data dan informasi dari berbagai buku. Teknik pengumpulan data melibatkan penelusuran pustaka sebagai sumber primer dan sekunder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, menurut pola pikir Syekh Abu Bakar Muhammad Syatha, jihad adalah usaha untuk menciptakan kesejahteraan dan kemakmuran bagi umat Islam, oleh karena itu ketika kesejahteraan dan kemakmuran dapat tercipta tanpa peperangan maka hendaknya peperangan dihindari karena peperangan merupakan wasilah bukan tujuan utama.
ANALISIS SENTIMEN PADA APLIKASI KFCKU Di GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Authors: Sisnawati Sisnawati , Astuti Rini , Muhamad basysyar Fadhil 
Published: June 2024

KFC merupakan restoran dengan sistem unit terbesar di Indonesia.KFC memiliki aplikasi yang bernama KFCku aplikasi ini berfungsi untuk memesan makanan secara online atau bisa disebut dengan aplikasi Online Food Delivery system (OFDS) aplikasi ini bertujuan untuk memudahkan konsumen dalam memesan makanan melalui aplikasi dan dapat menjangkau konsumen lebih luas, aplikasi KFCku ini di distribusikan pada google playstore sehingga banyak menghasilkan ulasan dari pengguna.Hasil dari ulasan tersebut memiliki pengaruh bagi penggunaan dan pengembangan pada aplikasi tersebut, namun dengan banyaknya data dan ulasan yang ada sehingga data tersebut tidak bisa di lakukan secara manual. Maka dari itu di perlukan metode untuk melihat kecenderungan pengguna pada aplikasi secara otomatis apakah positif atau negative Pada penelitian ini bertujuan untuk analisis pengguna pada aplikasi KFCku pada Google Playstore, tahapan yang di lakukan dalam penelitian ini adalah menggumpulakan data dari ulasan yang ada di apliksi KFCku sebanyak 500 data baik itu ulasan positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan metode text mining yang terdiri dari tahapan, scraping data, labelling, cleaning, preprocessing (transformation, tokenization,filtering) Algoritma yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes, setelah melakukan proses semuanya hasil dari penelitian analisis sentiment pada aplikasi KFCKU mendapatkan akurasi 83%, untuk ulasan positive, precision mencapai 98%, dan untuk recall 83%. Dari hasil pemprosesan dengan cara klasifikasi dengan menggunakan algoritma naïve bayes bagus dan berjalan dengan baik
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS PERSEBARAN UMKM DI JAWA BARAT
Authors: Azzam Ahmad , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan 
Published: June 2024

Usaha Mikro Kecil dan Menengah, atau dikenal sebagai UMKM, adalah usaha produktif yang telah terbukti menciptakan dan memberikan lapangan pekerjaan dan memiliki kontribusi yang besar pada roda perekonomian di Indonesia. Pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam pertumbuhan ekonomi regional, termasuk di Jawa Barat. Namun, tantangan utama yang dihadapi adalah kurangnya pemahaman yang mendalam tentang pola persebaran dan karakteristik UMKM di wilayah tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan pengetahuan ini dengan menerapkan Metode Algoritma K-Means Clustering untuk mengidentifikasi variabel-variabel penting yang dapat digunakan dalam mengelompokkan UMKM, serta untuk menganalisis pola-pola persebarannya, sehingga penelitian ini dapat menjadi perhatian bagi pemerintah ataupun lembaga yang terkait dalam meningkatkan perekonomian UMKM di Jawa Barat. Ini karena diperlukan pengembangan potensi dalam pelaksanaan UMKM melalui analisis strategi persebaran UMKM dan peningkatan jumlah UMKM di Jawa Barat. Pada metode Clustering UMKM ini akan dibagi menjadi 3 bagian berdasarkan tingkat persebaran UMKM yaitu cluster 0 atau rendah yang memperoleh hasil 11 Kabupaten/Kota, cluster 1 atau sedang memperoleh hasil 3 Kabupaten/Kota, dan cluster 2 atau tinggi memperoleh hasil 12 Kabupaten/Kota. Hasil evaluasi clustering akan menggunakan metode davies bouldin index (DBI) menghasilkan nilai sebesar -0,471. Dari hasil evaluasi cluster tersebut menunjukkan bahwa hasil cluster yang terbentuk adalah cluster yang terbaik. Hasil yang diperoleh itu dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang pola persebaran UMKM di Jawa Barat. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai pendukung rumusan kebijakan ekonomi regional yang lebih terarah serta strategi pengembangan UMKM yang lebih efektif.
PENGELOMPOKAN ASAL SEKOLAH SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Nanita Nanita , Martanto Martanto , Hayati Umi 
Published: June 2024

Sekolah Menengah Kejuruan adalah jenjang pendidikan menengah yang menawarkan program keahlian atau jurusan tertentu yang berfokus pada penguasaan keterampilan praktis. Peningkatan efektivitas strategi pendidikan membutuhkan pemahaman mendalam terhadap profil siswa, khususnya asal sekolah mereka. Dengan banyaknya data calon penerimaan siswa baru yang mendaftar, menimbulkan permasalahan yaitu pihak SMK belum memanfaatkan data asal sekolah tersebut dengan baik. Adapun motode yang dipakai yaitu metode clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan asal sekolah menjadi sebuah pendekatan untuk memahami dan meningkatkan manajemen siswa baru di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering terhadap asal siswa Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin di Kota Cirebon menggunakan metode K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan siswa berdasarkan asal sekolah mampu membentuk kelompok-kelompok yang memperhatikan perbedaan karakteristik antar kelompok. Dalam penelitian ini peneliti melakukan uji coba dari K=2 sampai dengan K=10 dan menghasilkan nilai Davies Bouldin Index terbaik yaitu sebesar -0,245 pada K=10. Hasil cluster asal sekolah siswa menggunakan metode k-means dapat disimpulkan cluster tersebut dapat dianalisis untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat sebagai rujukan dalam menyusun strategi promosi kepada calon siswa baru. Dalam konteks penempatan di kelas, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengoptimalan distribusi siswa di berbagai program studi, memungkinkan personalisasi pembelajaran yang lebih efektif. Implikasi praktis dari penelitian ini mencakup penyempurnaan manajemen sekolah, penerapan strategi pembelajaran yang lebih sesuai, dan peningkatan interaksi sosial antar siswa. Dengan adanya informasi ini, lembaga pendidikan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan siswa baru, meningkatkan kualitas pendidikan, dan menciptakan lingkungan belajar yang lebih inklusif. Studi ini juga membuka peluang untuk penelitian lanjutan dalam pengembangan model clustering yang lebih kompleks dan penyesuaian pendekatan pendidikan untuk mendukung keberagaman siswa
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN JADWAL MATA PELAJARAN DI MTS WIJAYA SURYA BERBASIS WEBSITE
Authors: Gunawan Rahmat Gun Gun , Danar Dana Raditya 
Published: June 2024

Pendidikan merupakan landasan penting bagi pengembangan karakter dan potensi sumber daya manusia. Proses yang masih bersifat manual seringkali menimbulkan kesalahan, ketidakakuratan, dan membutuhkan waktu yang lama. Sebagai lembaga pendidikan, sekolah mempunyai peranan strategis dalam menyediakan lingkungan yang mendukung proses pembelajaran. Sebagai lembaga sekolah menengah, Permasalahannya MTs Wijaya Surya masih manual dalam mengelola jadwal mata pelajaran dan dibutuhkan sistem untuk mengelola jadwal mata pelajaran siswa berbasis website. Tujuannya dengan adanya sistem informasi untuk mata pelajaran berbasis website merupakan sebuah langkah maju dalam upaya meningkatkan efisiensi dan keakuratan pengelolaan jadwal. Dengan penerapan teknologi web, pengelola sekolah, guru, dan siswa dapat mengakses dan memperbarui informasi jadwal secara real time, meminimalkan potensi konflik jadwal dan memberikan transparansi informasi kepada semua pihak. masalah yang muncul mencakup bagaimana membangun sistem informasi penjadwalan mata pelajaran yang efektif untuk mengatasi kompleksitas dalam manajemen jadwal pendidikan di MTs Wijaya Surya, bagaimana menyajikan jadwal mata pelajaran dengan tata letak yang baik sehingga dapat dipahami dengan mudah oleh para pengajar, memastikan keterbacaan dan keteraturan yang mendukung kelancaran kegiatan pembelajaran. masalah ini menjadi dasar untuk mengarahkan pengembangan sistem informasi yang responsif dan efisien dalam manajemen jadwal pendidikan di lingkungan MTs Wijaya Surya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall untuk membuat Sistem Informasi Pengolahan Jadwal Mata Pelajaran Siswa Berbasis Website di MTs Wijaya Surya yang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian ini adalah sebuah website sistem informasi yang mudah digunakan dan membuat pengelolaan jadwal yang terstruktur dalam website.
RANCANG BANGUN APLIKASI MASSIVE ONLINE OPEN COURSE TEKNOLOGI DIGITAL BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE SCRUM
Authors: Fernandes Muhammad , Voutama Apriade 
Published: June 2024

Pesatnya perkembangan teknologi mengharuskan seseorang memiliki kemampuan beradaptasi tinggi bagi orang yang menekuni pada bidang tersebut. Adapun perkembangan teknologi yang kini menjadi pusat perhatian industri yaitu persiapan untuk menghadapi industri 4.0. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi belajar online yang memberikan pengguna mengakses secara mudah dan terjangkau ke pembelajaran teknologi digital dari mana saja, kapan saja, untuk membantu mereka mengembangkan keterampilan yang diperlukan dalam perannya di dunia industri, dan dengan demikian, memajukan karier mereka. Metode pengembangan yang dipilih untuk membangun aplikasi tersebut adalah Metode Scrum. Metode ini bersifat luwes untuk mengakomodasi terjadinya perubahan dari kebutuhan sistem yang ada, dan tidak memerlukan anggota tim yang banyak untuk mengembangkan aplikasi ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun aplikasi Massive Online Open Course Teknologi Digital menggunakan teknik pengembangan sistem yang memungkinkan perubahan dengan cepat. Sehingga dapat menghasilkan suatu sistem yang sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan. Pengujian aplikasi menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa setiap indikator yang diuji telah berhasil memenuhi kriteria pencapaian yang telah ditetapkan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa aplikasi Massive Online Open Course ini sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan oleh product owner. Ini menunjukkan bahwa penelitian ini berhasil menciptakan sebuah solusi yang relevan dan bermanfaat dalam menghadapi tantangan teknologi saat ini.
IMPLEMENTASI LOAD BALANCING MENGGUNAKAN METODE NTH PADA PT. ZYREXINDO MANDIRI BUANA UNTUK OPTIMALISASI JARINGAN
Authors: Bagoes Pabelan Enggar , Sudaryana I Ketut 
Published: June 2024

Setiap instansi dan perusahaan mengharapkan koneksi internet yang cepat dan stabil dalam upaya menigkatkan kinerja yang dilakukan secara online. Untuk mendapatkan internet yang cepat dan stabil terkadang banyak kendala seperti, jika kita hanya mengharapkan dari 1 penyedia layanan internet (Internet Service Provider). Solusi dengan menambahkan Internet Service Provide (ISP) berguna sekali untuk mendapatkan peningkatan kualitas pada koneksi jika melakukan konfigurasinya dengan benar. Load balancing adalah satu cara yang baik untuk menggabungkan 2 koneksi jaringan menjadi satu. Dalam hal ini terdapat permasalahan yang muncul pada saat ISP yang mempunyai koneksi lambat dengan demikian menggabungkan koneksi antara ISP menggunakan koneksi fiber sebagai ISP kedua. Mikrotik RouterOS digunakan untuk pengujian load balancing. Pengujian yang dilakukan menggunakan metode NTH sebagai metode yang digunakan. Implementasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan komputer dan laptop yang terkoneksi dengan jaringan LAN dan WLAN lalu mengujinya dengan software speedtest untuk mendapatkan data. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah meningkatkan kapasitas bandwith untuk akses internet karena dua gateway yang tersedia dapat digunakan secara bersamaan yang dimana sebelum dilakukan implemantasi mendapatkan sebuah speedtest pada download rata – rata sebesar 2,80Mbps dan speedtest upload rata – rata sebesar 2,82Mbps, dan setelah dilakukan implementasi load balancing ini didapatkan speedtest pada download rata – rata sebesar 6,84Mbps dan speedtest uploadnya rata – rata sebesar 6,48Mbps. Dari hasil tersebut dapat dijelaskan karena metode NTH adalah metode dua jalur gateway secara beraturan walaupun tidak terlalu mendapatkan perubahan yang signifikan namun masih terdapat perbaikan kualitas bandwidth setelah melakukan implementasi load balancing dengan metode NTH ini
KLASTERISASI DATA KEGEMARAN MEMBACA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI SMA AL-ISLAM CIREBON
Authors: Az Zahroh Luthfia Fahmi , Rahaningsih Nining , Dana Raditya Danar 
Published: June 2024

Kesejahteraan siswi yang tinggi terjadi apabila tingkat kegemaran membaca juga tinggi. Dalam upaya meningkatkan kegemaran membaca diperlukan suatu tolak ukur penelitian yang menjadi dasar dari kebijakan yang akan dilakukan maupun suatu pengambilan keputusan. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis pola kegemaran membaca buku pada suatu populasi menggunakan metode pengelompokan data dengan algoritma K-Means. Data kegemaran membaca buku ini dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk membentuk kelompok-kelompok dengan karakteristik kegemaran membaca yang serupa. Dari hasil kajian nilai indeks kegemaran membaca dapat diketahui hasil fenomena kegemaran membaca pada siswi SMA Al Islam Cirebon. Hasil analisis ini diharapkan dapat membantu memberikan wawasan mendalam mengenai ragam preferensi dalam hal membaca buku di antara individu-individu dalam populasi tertentu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat data yang dikelompokkan menjadi beberapa cluster berdasarkan kegemaran membaca buku. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat digunakan sebagai metode analisis cluster yang efektif pada data kegemaran membaca buku. Didapatkan hasil pada analisis cluster pada data kegemaran membaca buku sebanyak empat cluster, dengan jumlah cluster optimal yang didapatkan dari penelitian yaitu k=2 dengan nilai davies bouldin 0.970.
PENERAPAN X-MEANS CLUSTERING TERHADAP HASIL KUESIONER WEBSITE VIRTUAL TOUR STMIK IKMI CIREBON SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)
Authors: Manzis Zian , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira 
Published: June 2024

Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, banyak layanan dan produk berupa aplikasi berbasis website yang digunakan untuk menunjang aktivitas sehari-hari, Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak positif bagi penggunanya karena memudahkan mereka dalam melakukan berbagai aktivitas, Suatu website dikatakan berhasil jika tingkat kegunaannya memenuhi kriteria suatu metode tertentu, kegunaan website juga menjadi salah satu faktor yang menentukan apakah suatu website mudah digunakan oleh pengguna. Penelitian ini berfokus pada analisis data survei SUS untuk memahami dan meningkatkan kegunaan website. Dengan menerapkan pendekatan inovatif menggunakan algoritma X-Means, penelitian ini bertujuan mencari cluster terbaik sesuai parameter dari Metode Clustering X-Mean. Tujuannya adalah untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang kekuatan dan kelemahan tertentu yang dapat dioptimalkan. Dengan mengintegrasikan metode survei SUS dan algoritma X-Means. Dengan menerapkan pengelompokan X-Means pada hasil survei SUS, penulis mengidentifikasi kelompok pengguna dengan karakteristik berbeda. Algoritma X-Means dapat diterapkan untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi mereka untuk berbagai aspek kepuasan dan kegunaan. Hal ini memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan dan harapan pengguna, memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan peningkatan dan pengembangan sesuai preferensi masing-masing kelompok. Hasil yang penulis dapatkan dari permasalahan di atas cluster terbaik adalah cluster 0 menggunakan parameter algoritma X-Means dengan jarak rata-rata cluster (Avarage Cluster Distance) sebesar 1.093 dan DBI sebesar 0.296. pertanyaan 10 responden cenderung bertolak belakang antara cluster 0 dan cluster 1 yang artinya disini terjadi perbedaan pendapat pada pertanyaan yang terpilih di atas tersebut, sedangkan pertanyaan lainnya yaitu pertanyaan 1, pertanyaan 2, pertanyaan 3, pertanyaan 5, pertanyaan 7, pertanyaan 8, responden cluster 0 dan cluster 1 lebih sependapat ketika menjawab pertanyaan tersebut
ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGGUNAAN BAHAN BAKAR TERHADAP JUMLAH KENDARAAN TEMPUR MILITER PADA SUATU NEGARA
Authors: Muhamad Ngawal , Adi Saputra Rizal 
Published: June 2024

Pengunaan bahan bakar kendaraan menjadi salah satu pengeluaran terbesar di dunia. Terkhusus pada lingkup militer penggunaan bahan bakar menjadi objek vital dan menjadi sumber daya utama dalam peralatan dan pada saat pelaksanaan operasi-operasi militer tertentu. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui jumlah penggunaan bahan bakar militer pada suatu negara berdasarkan jumlah kendaraan militernya. Sehingga membantu negara untuk mengoptimalkan sumber daya bahan bakarnya dan merencanakan strategi baru yang lebih efektif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode algoritma C4.5 yang merupakan salah satu algoritma untuk menentukan suatu klasifikasi kelompok data dan bersifat prediktif. Adapun kelebihan dari algortima ini adalah dapat menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memprediksi jumlah penggunaan bahan bakar terhadap jumlah kendaraan militer dari suatu negara di dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari situs web globalfirepower.com dengan sebanyak 144 data negara. Hasil dari penelitian ini menggunakan bantuan tools berupa situs web google colab dengan mengimpor model-model dan pustaka dari python dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHEJEK BERDASARKAN ULASAN DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Authors: Fatmawati Fatmawati , Irawan Bambang , Bahtiar Agus 
Published: June 2024

Di era digital dewasa ini, perkembangan aplikasi transportasi online telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari pada masyarakat, menyebabkan perubahan relevan dalam melakukan perjalanan, Shejek menawarkan layanan transportasi daring bagi pengguna untuk memesan kendaraan perjalanan mereka. popularitas Shejek tidak selalu diikuti ulasan yang positif dari pengguna. Permasalahan muncul dalam mencari cara secara efektif memperoleh opini pengguna dari ulasan yang ditinggalkan di Google Play Store terkait dengan aplikasi Shejek. Tujuannya adalah untuk mengembangkan model analisis sentimen yang dapat membantu memahami masukan pengguna secara lebih efektif, Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi, precision, dan recall dalam penggunaan algoritma Naive Bayes mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi Shejek di Google Play Store. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store terkait aplikasi Shejek pada 627 ulasan setelah preprocessing data. Hasilnya menunjukkan 500 ulasan dengan label, terdiri dari 271 ulasan positif dan 229 ulasan negatif. Analisis distribusi sentimen menggambarkan mayoritas ulasan cenderung bersifat positif. Evaluasi performa model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80.39%, precision sebesar 73.69%, dan recall sebesar 94.54%. Hasil ini memberikan wawasan terkait aplikasi Shejek oleh pengguna, sekaligus memberikan pengembangan dan perbaikan lebih lanjut.
PENGELOMPOKKAN LAGU TRADISIONAL DI MEDIA SOSIAL TIKTOK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Kusmawanti Nisa , Suarna Nana , Prihartono Willy 
Published: June 2024

Dengan adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi modern yang semua bisa dilakukan secara instan dan praktis, serba mekanik dan otomatis sehingga membuat banyak perubahan zaman menjadi modern. Media sosial Tiktok merupakan salah satu aplikasi yang baru diluncurkan beberapa tahun terakhir ini dan telah menarik perhatian besar dari semua kalangan baik yang muda, orangtua, lansia. Permasalahan yang terjadi saat ini menurunnya minat terhadap lagu tradisional dikalangan masyarakat. Pada penelitian ini dilakukan pembahasan tentang clustering pada data kuesioner dengan menganalisis lagu tradisional jawa barat sunda dengan media sosial tiktok menggunakan algoritma K-means.. Metode ini menggunakan KDD (Knowledge Discovery in Database) dan software yang digunakan adalah Rapidminer. Data ini dikumpulkan menggunakan kuesioner dengan jumlah data yang dikumpulkan sebanyak 258 data. Hasil proses Clustering dengan K=2 Nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0.036, menandakan bahwa hasil klaster dengan jumlah K=2 menunjukkan performa yang optimal jika dibandingkan dengan percobaan lainnya. Dalam penelitian ini yang didapatkan ada 2 cluster yaitu cluster 0 dengan jumlah 103 items yaitu jumlah yang menyukai lagu tradisional, dan cluster 1 dengan jumlah 147 items yaitu jumlah yang kurang menyukai lagu tradisional jawa barat sunda, hasil ini dikekolalah dengan software yang digunakan adalah Rapidminer dengan menggunakan atribut domisili.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PERSEDIAAN MENGGUNAKAN METODE MIN-MAX
Authors: Yusuf Al Ma'ruf Achmad , Hadiwiyanti Rizka , Satria Yudha Kartika Dhian 
Published: June 2024

Berdasarkan hasil observasi pada Kebab Si Abah ditemukan bahwa pencatatan penjualan dan manajemen persediaan kebab Si Abah masih dilakukan manual. Dimana hal tersebut dapat menimbulkan potensi kesalahan manusia dan keterlambatan informasi. Pencatatan yang bersifat manual dapat menyebabkan ketidakakuratan data, serta menghambat ketersediaan informasi secara real-time. Maka dari itu dikembangkan Sistem Informasi Manajemen persediaan menggunakan metode Min-Max dengan pendekatan RAD. metode pengembangan tersebut digunakan karena dapat mempersingkat waktu dalam pengembangan sistem dan menghasilkan sistem sesuai dengan permintaan pengguna. Selain itu Penggunaan metode Min-max tersebut digunakan untuk mencegah adanya Stockout dan Overstock Persediaan dan menghasilkan informasi terkait minimum stock, maximum stock dan safety stock. Hasil dari pengembangan informasi manajemen persediaan Kebab si abah dengan tujuan agar pencatatan stok dilakukan secara otomatis sehingga terciptanya keakuratan data yang tidak menghambat ketersediaan informasi secara real-time bagi manajemen. Hasil UATsebesar 84% menunjukkan bahwa pengguna sangat setuju bahwa sistem informasi manajemen persediaan memenuhi kebutuhan pengguna untuk mengelola persediaan Kebab Si Abah.