Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia merupakan salah satu negara di dunia yang masih menerapkan subsidi untuk Bahan Bakar Minyak (BBM). Pemerintah Indonesia sesuai dengan amanah undang-undang harus menjamin penyediaan dan pendistribusian BBM bagi seluruh rakyat Indonesia. Untuk menerapkan kebijakan ini dengan tepat maka pemahaman akan pola konsumsi BBM menjadi hal yang sangat fundamental karena setiap daerah memiliki hak yang sama dalam memperoleh sumber energi termasuk BBM. Penelitian ini menggunakan metode clustering untuk mengetahui kategori kabupaten/kota berdasarkan pola konsumsi BBM subsidi. Data yang digunakan adalah data konsumsi BBM subsidi sejak Januari tahun 2016 hingga Juni tahun 2021 dalam bentuk time series. Penelitian ini membandingkan beberapa metode clustering yaitu k-means, Partitioning Around Medoid (PAM) dan Clustering Large Applications (CLARA). Hasil yang diperoleh adalah k-means menjadi metode clustering yang paling optimal untuk analisis konsumsi BBM subsidi setelah dilakukan evaluasi terhadap nilai rata-rata Silhouette, Dunn Index dan Connectivity. Hasil clustering dengan metode k-means mengindikasikan adanya dua cluster kabupaten/kota yang memiliki tingkat kerentanan terhadap konsumsi BBM yang tinggi dan rendah. Pemerintah perlu menetapkan daerah prioritas dalam pengawasan penggunaan BBM subsidi terutama daerah dengan tingkat kerentanan penggunaan BBM subsidi yang tinggi serta untuk daerah yang memiliki tingkat kerentanan rendah pemerintah perlu meninjau kembali kuota BBM subsidi yang ditetapkan

---

Indonesia is one of the countries in the world that still applies subsidies for fuel oil (BBM). The Indonesian government following the mandate of the law must ensure the supply and distribution of fuel for all Indonesian people. Understanding the pattern of fuel consumption is very fundamental because every region has the same rights in obtaining energy sources, including fuel. This study uses the clustering method to determine the category of districts/cities based on the pattern of consumption of subsidized fuel. The data used is data on subsidized fuel consumption from January 2016 to June 2021 in the form of a time series. This study compares several clustering methods, namely k-means, Partitioning Around Medoid (PAM), and Clustering Large Applications (CLARA). The results found that k-means becomes the most optimal clustering method for the analysis of subsidized fuel consumption after evaluating the values of Silhouette, Dunn Index, and Connectivity. The results indicate that two district/city clusters have high and low levels of vulnerability to fuel consumption. The government needs to determine priority areas in supervising the use of subsidized fuel, and for areas that have a low level of vulnerability, the government needs to review the quota for subsidized fuel that has been set."

"Meningkatnya penggunaan e-commerce telah mempengaruhi perkembangan industri fashion online pada saat ini dan meningkatkan kompetisi di antara para pemain. Oleh karena itu, setiap pelaku bisnis perlu menyiapkan strategi pemasaran terbaik untuk dapat bersaing dan menarik konsumen,seperti melakukan segmentasi pelanggan untuk dapat memahami karakteristik pelanggan dan melakukan strategi pemasaran secara efektif kepada pelanggan yang tepat. Hal tersebut yang juga ingin dilakukan The Blouse yang merupakan toko fashion online yang menjual pakaian melalui e-commerce. Penelitian ini dilakukan untuk mencapai tujuan tersebut, yang dilakukan dengan menilai pelanggan berdasarkan model RFM. Setelah itu, dapat dilakukan analisis klaster untuk melakukan klasterisasi nilai RFM dari setiap pelanggan menggunakan metode klasterisasi k-means dan CLARA. Setelah klasterisasi terbaik ditentukan melalui analisis siluet dan Dunn index, maka akan diketahui klaster-klaster pelanggan yang dimiliki oleh The Blouse. Hasil dari klasterisasi tersebut kemudian dapat dianalisis untuk mengetahi bagaimana profil pelanggan dari setiap klaster yang terbentuk. Dengan begitu, dapat disimpulkan bagaimana segmentasi dan profil pelanggan The Blouse sebagai dasar untuk memberikan saran terbaik untuk permasalahan yang dihadapi perusahaan.

---

The increasing use of e-commerce has influenced the development of the online fashion industry at this time and increased competition among players. Therefore, every business person needs to prepare the best marketing strategy to be able to compete and attract consumers, such as segmenting customers to be able to understand customer characteristics and carry out effective marketing strategies for the right customers. This is what The Blouse, which is an online fashion store that sells clothes through e-commerce, also wants to do. This research was conducted to achieve this goal, which was carried out by assessing customers based on the RFM model. After that, cluster analysis can be performed to cluster the RFM values of each customer using the k-means and CLARA clustering methods. After the best clustering is determined through silhouette analysis and Dunn index, it will be known the customer clusters owned by The Blouse. The results of the clustering can then be analyzed to find out how the customer profile of each cluster is formed. That way, it can be concluded how the segmentation and customer profile of The Blouse is the basis for providing the best advice for the problems faced by the company"

"Pada era digitalisasi, infrastruktur teknologi berperan penting dalam pengembangan literasi digital di berbagai sektor yang dimana hal ini dapat memberikan informasi penting bagi masyarakat secara luas. Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) di Indonesia dalam lima tahun terakhir menunjukkan perkembangan indikator TIK yang sangat masif. Penduduk yang menggunakan internet juga mengalami peningkatan selama periode 2016–2020, yang ditunjukkan dengan meningkatnya persentase penduduk yang mengakses internet pada tahun 2016 dari sekitar 25,37 persen menjadi 53,73 persen pada tahun 2020. Penelitian ini bertujuan untuk mereview kembali kerentanan TIK di wilayah Indonesia timur melalui pendekatan analisis klaster yang berbasis pembelajaran mesin machine learning. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) melalui SUSENAS untuk memperoleh gambaran tingkat kesejahteraan sosial ekonomi dan SAKERNAS untuk mendapat sudut pandang dari sisi lapangan kerja. Penelitian ini menggunakan 15 variabel berdasarkan aspek kerentanan yang meliputi 174 kabupaten/kota. Analisis klaster menggunakan Fuzzy C Means (FCM) digunakan untuk mendapatkan profil kerentanan TIK di wilayah Indonesia bagian timur dengan pemilihan model terbaik. Model terbaik diperoleh dengan mempertimbangkan nilai validasi seperti Silhouette Index, Partition Entropy, Partition Coefficient, dan Modified Partition Coefficient. Untuk beberapa daerah dengan tingkat kerentanan yang sangat tinggi, diperlukan perhatian khusus dari pemerintah pusat atau daerah untuk mendukung peningkatan teknologi informasi melalui perencanaan yang baik. Aspek sosial ekonomi dan lapangan kerja sudah tercermin dalam analisis klaster ini, dan dampak peningkatan TIK akan memberikan nilai positif bagi peningkatan kualitas hidup masyarakat. Dari hasil pemodelan, model klaster terbaik adalah dua cluster, yang dikategorikan dalam kerentanan tinggi dan kerentanan rendah. Anggota klaster yang memiliki kesamaan atau kedekatan satu sama lain, akan berada dalam satu anggota klaster.

---

In the present digital era, technology infrastructure plays an important role in the development of digital literacy in various sectors that can provide various important information on a large scale. The use of information and communication technology (ICT) in Indonesia in the last five years has shown a massive development of ICT indicators. The population using the internet also experienced an increase during the period 2016–2020, as indicated by the increasing percentage of the population accessing the internet in 2016 from around 25.37 percent to 53.73 percent in 2020. This study led to a review of the level of ICT vulnerability in eastern Indonesia through a machine learning-based cluster analysis approach. Data were collected in this study from Badan Pusat Statistik (BPS) through SUSENAS to obtain an overview of the socioeconomic level and SAKERNAS to capture the employment side. This study uses 15 variables based on aspects of business vulnerability covering 174 districts/cities. Cluster analysis using Fuzzy C Means (FCM) was used to obtain a profile of ICT level vulnerability in eastern Indonesia by selecting the best model. The best model is obtained by selecting the validation value such as Silhouette Index, Partition Entropy, Partition Coefficient, and Modified Partition Coefficient. For some areas with a very high level of vulnerability, special attention is needed for the central or local government to support the improvement of information technology through careful planning. Socio-economic and occupational aspects have been reflected in this very vulnerable cluster, and the impact of the increase in ICT will provide a positive value for community development. From the modelling results, the best cluster model is two clusters, which are categorized as high vulnerability and low vulnerability. For each cluster member who has a similarity or proximity to each other, there will be one cluster member."

"Penelitian ini berfokus pada analisis peran Indonesia sebagai anggota G20 pasca KTT G20 2022 yang diselenggarakannya, dengan menggunakan analitik data canggih. Penelitian ini menyelidiki bagaimana penyelenggaraan acara seperti KTT G20 mempengaruhi kedudukan ekonomi dan politik Indonesia, serta kesesuaiannya dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan kawasan ASEAN. Studi ini menggunakan berbagai sumber data, termasuk data perdagangan, kehadiran asing, dan teks legislatif, dengan menerapkan metode seperti analisis jaringan dan deret waktu untuk evaluasi yang komprehensif. Hasilnya menunjukkan bahwa penyelenggaraan mega-event tersebut mengarah pada peningkatan yang signifikan dalam hubungan luar negeri Indonesia, peningkatan kehadiran internasional, dan hasil ekonomi yang positif. Selain itu, penelitian ini menyoroti posisi unik Indonesia sebagai satu-satunya anggota ASEAN di G20, yang memberikan keuntungan strategis yang belum sepenuhnya dimanfaatkan. Studi ini juga mengidentifikasi indikator SDGs utama yang harus diprioritaskan oleh pembuat kebijakan Indonesia, seperti kesetaraan gender, aksi iklim, pendidikan berkualitas, dan kemitraan untuk tujuan-tujuan tersebut. Kesimpulannya, penelitian ini menekankan pentingnya terus menyelenggarakan acara internasional dan menyelaraskan kebijakan nasional dengan standar global untuk meningkatkan kedudukan global Indonesia dan mendorong pembangunan berkelanjutan. Wawasan ini bertujuan untuk memandu pembuatan kebijakan di masa depan, terutama dalam konteks prioritas ekonomi Indonesia yang terus berkembang dan keterlibatan internasionalnya.

---

This study focuses on analyzing Indonesia's role as a member of the G20 post the 2022 G20 Summit it hosted, using advanced data analytics. It investigates how hosting events like the G20 Summit affects Indonesia’s economic and political standing, and its alignment with Sustainable Development Goals (SDGs) and the ASEAN region. The study utilizes a range of data sources, including trade data, foreign presence, and legislative texts, applying methods like network and time-series analysis for a comprehensive evaluation. The results indicate that hosting the mega-events leads to significant improvements in Indonesia's foreign relations, increased international presence, and positive economic outcomes. Additionally, it highlighted Indonesia's unique position as the only ASEAN member in the G20, providing strategic advantages yet to be fully exploited. The study also identified key SDG indicators that Indonesian policymakers should prioritize, such as gender equality, climate action, quality education, and partnerships for the goals. In conclusion, the research underscores the importance of continuing to host international events and aligning national policies with global standards to enhance Indonesia's global standing and foster sustainable development. These insights aim to guide future policy-making, particularly in the context of Indonesia's evolving economic priorities and international engagements."

"Laporan tahunan merupakan dokumen resmi yang dipublikasikan oleh perusahaan, organisasi, ataupun Lembaga kementrian untuk menyajikan informasi terkait kinerja dan kondisi organisasi. Menganalisis laporan tahunan memerlukan banyak waktu karena dokumen memuat jumlah halaman dan kata yang sangat banyak. Maka dari itu terdapat metode yang dapat menganalisis dengan cepat dan objektif dengan bidang ilmu big data yaitu topic modelling. Metode topic modelling yang digunakan adalah Latent Dirichlet allocation (LDA) untuk menganalisis laporan tahunan Kementrian Kelautan dan Perikanan(KKP) Indonesia dari tahun 2015-2022. Metrik evaluasi yang digunakan dengan menghitung nilai koherensi dari setiap model yang dibuat pada setiap tahun laporan. Sehingga dapat menghasilkan topik-topik utama dari laporan tahunan KKP. Diharapkan hasil dari topic modelling dari laporan tahunan dapat menjadi informasi berharga terkait potensi perikanan dan kelautan di Indonesia.

---

Annual reports are official documents published by companies, organizations, or ministries to present information related to the performance and condition of the organization. Analyzing the annual report takes a lot of time because the document contains a very large number of pages and words. Therefore, there is a method that can analyze quickly and objectively with the field of big data science, namely topic modeling. The topic modeling method used is Latent Dirichlet allocation (LDA) to analyze the annual report of the Ministry of Marine Affairs and Fisheries (KKP) Indonesia from 2015- 2022. The evaluation metric using the coherence score of each model created in each year of the annual report. So that it can produce the main topics of the KKP annual report. It is expected that the results of topic modeling from annual reports can be valuable information related to the potential of fisheries and marine in Indonesia."