24.04.939
006.312 - Data mining
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Data Mining
37 kali
<p>Bank Indonesia sedang gencar melakukan berbagai upaya untuk meningkatkan pemanfaatan skema LCT (<em>Local Currency Transaction</em>) oleh pelaku usaha dan masyarakat. Salah satu upaya Bank Indonesia adalah dengan melaksanakan kegiatan sosialisasi LCT secara <em>massive</em> atau <em>targeted </em>melalui <em>talkshow</em>, seminar atau <em>web</em>inar. Pada pelaksanaannya, penyaluran informasi mengenai LCT yang kompleks dan jumlah partisipan sosialisasi yang luas menjadi tantangan bagi Bank Indonesia untuk memetakan strategi sosialisasi yang tepat sasaran bagi pelaku usaha dan masyarakat. Tujuan tugas akhir ini adalah untuk merancang segmentasi pengguna <em>chatbot</em> pada sosialisasi LCT oleh Bank Indonesia.</p>
<p>Perancangan segmentasi pengguna <em>chatbot</em> pada sosialisasi LCT Bank Indonesia menggunakan metode <em>K-Modes</em> <em>Clustering</em>. Data karakteristik pengguna <em>chatbot</em> yang merupakan pelaku usaha berasal dari basis data yang diperoleh dari interaksi pengguna pada <em>chatbot</em>. Adapun variabel data pengguna <em>chatbot</em> yang akan dianalisis adalah sektor industri, lokasi, negara mitra, umur perusahaan, ukuran perusahaan, dan pertanyaan yang diajukan pengguna. Pencarian <em>cluster </em>menggunakan aplikasi Google Colab.</p>
<p>Hasil tugas akhir ini berupa <em>website</em> yang berisi aplikasi <em>chatbot</em> LCT dan <em>dashboard</em> untuk visualisasi pengolahan data menggunakan metode <em>K-Modes</em> yang menghasilkan dua <em>cluster</em> dari setiap segmentasi pengguna <em>chatbot</em>. Selanjutnya, dipilih satu <em>cluster</em> terbaik yang akan dibuat menjadi alternatif target sosialisasi LCT oleh Bank Indonesia sehingga memudahkan segmentasi pelaku usaha tertentu dalam memahami informasi mengenai LCT.</p>
<p>Dengan adanya <em>website</em> yang berisi aplikasi <em>chatbot</em> LCT, pelaku usaha dan masyarakat dapat lebih mudah memahami informasi mengenai skema LCT, serta diharapkan <em>dashboard</em> visualisasi hasil <em>clustering </em>dapat membantu Bank Indonesia dalam menentukan target sosialisasi LCT dan menyesuaikan strategi pendekatan sosialisasi LCT kepada segmentasi pelaku usaha tertentu.</p>
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | VALDO BERNHEART HERLING NEHEMIA LIOW |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Rayinda Pramuditya Soesanto, Fahmy Habib Hasanudin |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Industri |
Kota | Bandung |
Tahun | 2024 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |