DCCKOTABUMIDCCKOTABUMI
Jurnal Informasi dan KomputerJurnal Informasi dan KomputerPenelitian ini melakukan pengembangan desain dan framework model klasifikasi keputusan untuk seleksi pengaduan perkara konsumen. Model ini mengakomodasi proses seleksi pengaduan dan keputusan perkara konsumen yang melibatkan majelis dan ketua Badan Penyelesaian Sengketa Konsumen (BPSK). Penelitian menghasilkan desain dan framework model klasifikasi keputusan seleksi pengaduan perkara konsumen dengan tahapan proses seleksi klasifikasi pengaduan menggunakan Naïve Bayes Classifier dan tahap keputusan akhir menggunakan TOPSIS, serta melakukan pengujian dengan Confusion Matrix.
Model klasifikasi keputusan ini dikembangkan untuk menentukan apakah pengaduan perkara konsumen layak diproses lebih lanjut.Perancangan model menjadi alat bantu bagi BPSK dalam pengambilan keputusan.Hasil penelitian menunjukkan model dapat diimplementasikan di BPSK di seluruh kota di Indonesia.
Sebuah penelitian dapat memperluas model dengan menambahkan fitur pengenalan sentimen pada teks pengaduan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Selain itu, mengevaluasi model tersebut di beberapa kota BPSK akan memberi insight tentang variabilitas data dan kebutuhan penyesuaian wilayah. Penelitian lain dapat mengintegrasikan sistem pelaporan berbasis aplikasi mobile sehingga pengguna dapat langsung log pengaduan, sehingga data lebih terstruktur dan cepat terklasifikasi.
- Spherical Fuzzy DecisionâMaking Approach Integrating Delphi and TOPSIS for Package Tour Provider... hindawi.com/journals/mpe/2022/4249079Spherical Fuzzy DecisionyAAAaMaking Approach Integrating Delphi and TOPSIS for Package Tour Provider hindawi journals mpe 2022 4249079
- The Strategy of Enhancing Employee Reward Using TOPSIS Method as a Decision Support System | Rahardja... journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/58298The Strategy of Enhancing Employee Reward Using TOPSIS Method as a Decision Support System Rahardja journal ugm ac ijccs article view 58298
- Plithogenic SWARA-TOPSIS Decision Making on Food Processing Methods with Different Normalization Techniques... intechopen.com/chapters/79039Plithogenic SWARA TOPSIS Decision Making on Food Processing Methods with Different Normalization Techniques intechopen chapters 79039
| File size | 253.13 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
UM SURABAYAUM SURABAYA Penelitian ini mengembangkan model prediksi berbasis pembelajaran mesin yang menggabungkan Regresi Linier dengan polinomial second degree dan neural networkPenelitian ini mengembangkan model prediksi berbasis pembelajaran mesin yang menggabungkan Regresi Linier dengan polinomial second degree dan neural network
UMGUMG Penelitian ini bertujuan membandingkan akurasi dan performa tiga algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), C4. 5, dan Random Forest, dalamPenelitian ini bertujuan membandingkan akurasi dan performa tiga algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), C4. 5, dan Random Forest, dalam
PELITABANGSAPELITABANGSA Penelitian ini berhasil mengembangkan Model SIGAP sebagai sistem identifikasi gejala kantuk pengemudi berbasis visi komputer menggunakan algoritma YOLOv11Penelitian ini berhasil mengembangkan Model SIGAP sebagai sistem identifikasi gejala kantuk pengemudi berbasis visi komputer menggunakan algoritma YOLOv11
PELITABANGSAPELITABANGSA Evaluasi menggunakan Naïve Bayes Classifier menunjukkan rata-rata akurasi 68,4%, dengan akurasi tertinggi 73,3% pada perbandingan data training-testingEvaluasi menggunakan Naïve Bayes Classifier menunjukkan rata-rata akurasi 68,4%, dengan akurasi tertinggi 73,3% pada perbandingan data training-testing
PELITABANGSAPELITABANGSA 20, SVM mencapai akurasi 97%, presisi 0,98, recall 0,96, dan F1-score 0,97, menunjukkan kemampuan yang seimbang dalam mengenali sentimen positif dan negatif20, SVM mencapai akurasi 97%, presisi 0,98, recall 0,96, dan F1-score 0,97, menunjukkan kemampuan yang seimbang dalam mengenali sentimen positif dan negatif
UMGUMG Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh Program Studi D3 Teknologi Informasi, sebagai dasar pengembangan sistem peringatan dini untuk mendeteksi mahasiswaHasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh Program Studi D3 Teknologi Informasi, sebagai dasar pengembangan sistem peringatan dini untuk mendeteksi mahasiswa
STIBASTIBA Kesadaran akan status puasa, yang diperkuat oleh hadis Inni shaim, menjadi benteng moral efektif untuk menanamkan disiplin, memperkuat kontrol diri, danKesadaran akan status puasa, yang diperkuat oleh hadis Inni shaim, menjadi benteng moral efektif untuk menanamkan disiplin, memperkuat kontrol diri, dan
URINDOURINDO Hasil penelitian menunjukkan bahwa fasilitas kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja karyawan, sedangkan efektivitas komunikasiHasil penelitian menunjukkan bahwa fasilitas kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja karyawan, sedangkan efektivitas komunikasi
Useful /
URINDOURINDO Hal ini memicu ketegangan sosial dan menurunkan legitimasi kebijakan. 4) Distribusi pupuk bersubsidi gagal menjamin keberlanjutan sistem produksi pertanianHal ini memicu ketegangan sosial dan menurunkan legitimasi kebijakan. 4) Distribusi pupuk bersubsidi gagal menjamin keberlanjutan sistem produksi pertanian
UNRAMUNRAM Tantangan meliputi keterbatasan waktu, hambatan ekonomi, kurangnya kolaborasi antara orang tua dan guru, dan keterbatasan akses teknologi. Implikasi praktisnyaTantangan meliputi keterbatasan waktu, hambatan ekonomi, kurangnya kolaborasi antara orang tua dan guru, dan keterbatasan akses teknologi. Implikasi praktisnya
DCCKOTABUMIDCCKOTABUMI Dalam penelitian ini, terdapat 39 jenis kepadatan penduduk yang dianalisis, di mana 6 tergolong dalam kelompok rendah (cluster 0), 20 berada dalam kelompokDalam penelitian ini, terdapat 39 jenis kepadatan penduduk yang dianalisis, di mana 6 tergolong dalam kelompok rendah (cluster 0), 20 berada dalam kelompok
DCCKOTABUMIDCCKOTABUMI Penilaian karyawan di UD. Kurnia Department Store masih dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel, yang sering kali menimbulkan ketidakakuratanPenilaian karyawan di UD. Kurnia Department Store masih dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel, yang sering kali menimbulkan ketidakakuratan