ANALISA PAKET INDIHOME BERDASARKAN PENDAPATAN PERKAPITA SUMATERA MENGGUNAKAN RAPID MINER DENGAN ALGORITMA DECISION TRE
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v9i4.7001Keywords:
Decion Tree, Rapid Miner, Indihome, Pendapatan Per Kapita, SumateraAbstract
Indihome adalah salah satu layanan fixbradband yang menghadapi tantangan berupa perbedaan daya beli masyarakat diberbagai wilayah, paket yang ditawarkan ditemukan tidak sesuai dengan penghasilan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan paket layanan yang sesuai dengan penghasilan penduduk berdasarkan pendapatan per kapita yang diukur dengan indikator Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita dan rata-rata pengeluaran rumah tangga per bulan dengan menggunakan metode Decion Tree yang diimplementasikan ke dalam aplikasi Rapid Miner. Data bersumber dari Pendapatatn per kapita 13 lokasi di Sumatera dan daftar paket layanan. Hasil penelitian model Decion Tree mampu mengklasifikasikan menjadi 3 bagian yaitu basic (20Mbps), Medium (50-75Mbps) dan Premium (100-300Mbps) menunjukkan akurasi sebesar 92,73% dalam menyesuaikan paket layanan dan variabel rata-rata pengeluaran per bulan menjadi faktor yang paling menentukan. Temuan ini dapat menjadi dasar strategi dalam menyesuaikan paket terhadap ekonomi suatu wilayah.
Downloads
References
Aditra Pradnyana, S.Kom., M.Kom, G., & Agustini, S.Si., M.Si., Dr. K. (2022). Konsep Dasar Data Mining. Perpustakaan Digital Universitas Terbuka, 498. https://pustaka.ut.ac.id/lib/msim4403-data-mining/
Aggarwal, C. C. (2015). Data Mining: The Textbook. In Data Mining: the Textbook. https://doi.org/10.1007/978-3-319-14142-8
Good, P. (2012). Lecture 11 Decision Trees. A–Z of Error-Free Research, 181–192.
Mining, D. (2021). Data Mining Model Overfitting Introduction to Data Mining , 2 nd Edition by Example Data Set Two class problem :
Rudin, C., Russell, C., & Berghen, V. (2012). Decision Trees MIT. 1–17. http://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-097-prediction-machine-learning-and-statistics-spring-2012/lecture-notes/MIT15_097S12_lec08.pdf
Tan, Steinbach, K. (2020). Data Mining : Data Lecture Notes for Chapter 2 Introduction to Data Mining , 2 nd Edition by Attributes and Objects Types of Data Data Quality Similarity and Distance Data Preprocessing What is Data ? A More Complete View of Data Data may have parts Attri.
Tan, Steinbach, Karpatne, K. (2020). Data Mining Classification : Basic Concepts and Techniques Lecture Notes for Chapter 3 Introduction to Data Mining , 2 nd Edition by Classification : Definition Given a collection of records ( training set ) – Each record is by characterized by a tuple (. 1–59.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Corry Agustic (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
