Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Badan Pertimbangan Jabatan dan Golongan (BPJG) merupakan badan yang dibentuk untuk menjamin objektivitas dan kualitas proses pengangkatan, pemindahan dan pemberhentian pejabat struktural unit kerja di BP Batam. Dalam pelaksanaan tugasnya, BPJG menggunakan sistem Human Resource Management (HRM) untuk mendukung proses seleksi calon pejabat, namun sistem HRM ini belum dapat menghasilkan daftar calon yang memenuhi syarat untuk diseleksi menjadi pejabat struktural secara otomatis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pola pengisian daftar calon pejabat struktural BP Batam berdasarkan data riwayat jabatan yang ada di sistem HRM (2010-2020) menggunakan teknik data mining, sehingga diharapkan dapat mempercepat proses penyusunan daftar calon pejabat struktural BP Batam oleh BPJG dan dapat digunakan untuk mengembangkan fitur dashboard talent pool pegawai BP Batam. Tahapan penelitian ini dilakukan menggunakan metodologi CRISP-DM dan tiga algoritme data mining klasifikasi yaitu Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes. Model klasifikasi Decision Tree menghasilkan performa terbaik pada dua skenario eksperimen yang dilakukan, yaitu skenario class imbalanced dataset dan skenario class balanced dataset. Model klasifikasi Decision Tree menghasilkan 25 pola pengisian jabatan struktural di BP Batam dan atribut Golongan BP merupakan atribut yang paling menentukan untuk memprediksi suatu tingkat jabatan.

---

Badan Pertimbangan Jabatan dan Golongan (BPJG) was formed to guarantee the objectivity and quality process of promotion, mutation and dismissal structural official at BP Batam. BPJG uses the Human Resource Management (HRM) system to support the selection process for prospective officials, however this system unable to automatically produce a list of candidates who meet the requirements to be selected as official. The objective of this research is to find patterns in filling the list of candidates for structural officials based on historical data in the HRM system using data mining techniques, so it will accelerate the process of compiling a list of candidates for structural officials by BPJG and also it can help BP Batam to develop employee talent pool feature for HRM. This research were carried out using the CRISP-DM methodology and three classification algorithms namely Decision Tree, SVM, and Naive Bayes. The Decision Tree classification model yields the best performance in the two experimental scenarios, namely the class imbalanced dataset and the class balanced dataset. The Decision Tree classification model yields 25 patterns for filling the list of candidates for structural officials and Golongan BP attribute is the most decisive attribute for predicting a position level. "

"Alokasi produk, keanekaragaman produk, dan harga produk memiliki pengaruh yang signifikan pada perilaku belanja konsumen. Dengan keterbatasan pada ruang rak displai, peritel harus melakukan pemilihan produk, penentuan harga, dan pengalokasian produk pada ruang rak displai secara optimal untuk memberikan keuntungan maksimal bagi peritel. Penelitian ini akan membahas mengenai optimasi alokasi produk pada ruang rak displai gerai minimarket berdasarkan hubungan antar kategori produk dan harga produk menggunakan teknik data mining yaitu multilevel association rules. Memanfaatkan data transaksi, diperoleh 9 asosiasi antar kategori, 24 asosiasi antar subkategori, dan 67 asosiasi antar item produk. Dengan menggunakan zero one integer program terpilih 61 item produk dan harga dari produk yang harus dipertahankan untuk dialokasikan dalam gerai agar keuntungan yang diperoleh peritel maksimal. Hasilnya, diperlihatkan konfigurasi alokasi produk berdasarkan hubungan antar kategori dan harga dari produk.

---

Product allocation, product assortment, and product price have a significant influence on customer buying behaviour. With limitation on shelf space, retailer must select, pricing, and allocate the products on shelf space optimally to maximize the profit for retailer. This research is focused on optimizing the products shelf space allocation based on the relationship between product categories and product price using data mining technique, multilevel association rules. Takes advantage of data transactions, 9 associations between categories, 24 associations between subcategories, and 67 associations between products were obtained. By using zero one integer programming selected 61 products with appropriate price that must be maintained to be allocated in the minimarket to maximize the retailer?s profit. As the result, product allocation configuration based on the relationship between product categories and product price is shown."