Data Analist 2025

Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Perancangan Strategi Pemasaran (Studi Kasus The Icon Yasika Makassar)

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan The Icon Yasika Makassar dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering berdasarkan model LRFM (Length, Recency, Frequency, Monetary). Tujuan utama dari segmentasi ini adalah untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku transaksi mereka guna merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan berbasis data. Data transaksi yang digunakan berasal dari periode Februari 2022 hingga Juni 2023, kemudian diolah untuk menghasilkan skor LRFM setiap pelanggan. Penentuan jumlah Cluster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dan evaluasi Davies-Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan lima segmen pelanggan yang berbeda, yaitu lost customers, core customers, dan new customers, masing-masing dengan karakteristik perilaku yang unik. Selain itu, dashboard visualisasi dikembangkan untuk mempermudah analisis segmentasi dan mendukung pengambilan keputusan dalam strategi pemasaran. Penelitian ini menegaskan pentingnya penerapan Business Intelligence dan segmentasi perilaku dalam memahami pelanggan serta meningkatkan efektivitas pemasaran digital.

M

MAULANA RUMI IRWAN BALO

200907502029

Karya Ilmiah

Data Analist 2025

Analisis Kepuasan Konsumen pada Unilever di Tokopedia menggunakan Text Mining

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen terhadap produk Unilever yang dijual melalui platform e-commerce Tokopedia dengan memanfaatkan metode Text Mining yang didukung oleh data kuesioner. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping terhadap 5.460 ulasan pelanggan di Tokopedia serta pengumpulan data primer melalui kuesioner kepada 40 responden. Analisis text mining dilakukan melalui beberapa tahapan preprocessing teks yang meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming untuk menghasilkan data yang lebih terstruktur dan siap dianalisis. Selanjutnya dilakukan analisis N-gram, khususnya bigram dan trigram, serta visualisasi network graph untuk mengidentifikasi pola kata yang sering muncul serta hubungan antar konsep dalam ulasan pelanggan. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar konsumen memberikan ulasan positif terhadap produk Unilever. Kata-kata seperti “bagus”, “mantap”, “sesuai”, dan “recommended” muncul secara dominan dalam ulasan pelanggan, yang menunjukkan bahwa kesesuaian produk dengan deskripsi, kualitas produk, serta kualitas layanan penjual menjadi faktor utama yang memengaruhi kepuasan konsumen. Di sisi lain, beberapa ulasan negatif masih ditemukan, terutama terkait kondisi barang rusak, permasalahan pengemasan, serta proses pengiriman dan pengembalian dana. Hasil analisis kuesioner juga menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi dengan nilai rata-rata kualitas produk sebesar 4,55 dan kualitas layanan sebesar 4,45 pada skala Likert lima poin. Temuan ini menunjukkan bahwa ulasan pelanggan pada platform e-commerce dapat menjadi sumber informasi yang penting dalam memahami persepsi, pengalaman, serta tingkat kepuasan konsumen terhadap produk yang ditawarkan secara daring

J

JUNISTASYA IRENE

200907500004

Karya Ilmiah

Data Analist 2025

Monitoring dan Evaluasi Operasional di Bintaro Learning Center Melalui Implementasi Dashboard

Project ini belum memiliki deskripsi.

M

MUH. ICSAN JAMAL

200907501005

Praktisi Digital Marketing 2025

Implementasi Marannu Store Untuk Optimalisasi Penjualan Hijab Pada Toko Marannu Hijab

Project ini belum memiliki deskripsi.

P

PUTRI RABIATUL ADHA

200907502013

Karya Ilmiah

Praktisi Digital Marketing 2025

Perancangan Desain UI/UX Media Pemasaran Untuk UMKM Di Perumahan Bukit Baruga Kota Makassar

Project ini belum memiliki deskripsi.

H

HANNAN FADLURAHMAN

200907502019

Karya Ilmiah

Data Analist 2025

Rancang Bangun Platform Home Industri Tenun Sutra Tradisional (Studi Kasus di Kabupaten Wajo)

Penelitian ini merancang platform digital berbasis design thinking untuk home industri tenun sutra tradisional di Kabupaten Wajo, dengan fokus pada peningkatan efisiensi pemasaran dan daya tarik bagi generasi muda. Data Dinas Perindustrian Kabupaten Wajo menunjukkan pertumbuhan signifikan industri kecil-menengah (IKM) pertenunan dari 185 unit (2020) menjadi 631 unit (2022), diikuti penurunan drastis 30,2% menjadi 440 unit (2023). Penurunan ini dipicu proses produksi tradisional yang dianggap tidak efisien dan rendahnya minat generasi muda dalam melanjutkan usaha tenun. Melalui lima tahap design thinking (emphaize, define, ideate, prototype, test), dirancang platform marketplace yang mengintegrasikan budaya dengan teknologi. Hasil uji blackbox menunjukkan kestabilan sistem 100%, sementara evaluasi User Experience Questionnaire (UEQ) memperoleh skor "Excellent" pada aspek daya tarik, efisiensi, ketepatan, dan stimulasi, serta skor "Good" untuk kejelasan dan kebaruan. Hal ini membuktikan platform ini mampu mengoptimalkan operasional bisnis dan meningkatkan minat pengguna dalam melestarikan tenun sutra. Kontribusi penelitian mencakup solusi strategis revitalisasi IKM pertenunan dan kerangka inovasi digital berbasis kearifan lokal’ Kata kunci: Tenun sutra tradisional, transformasi digital, design thinking, platform, e-commerce

A

ANDI MUHAMMAD LUTHFI AKRAM

200907501030

Karya Ilmiah

Data Analist 2025

Analisis User Experience Pada Aplikasi Maxride di Kota Makassar

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna (user experience) aplikasi MaxRide di Kota Makassar menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). MaxRide merupakan aplikasi transportasi online lokal yang menawarkan layanan unik berupa kendaraan roda tiga, dirancang untuk memberikan solusi transportasi hemat biaya dan ramah lingkungan. Layanan ini tidak hanya memberikan alternatif praktis dan terjangkau bagi pengguna tetapi juga menghadirkan inovasi dalam memenuhi kebutuhan mobilitas masyarakat urban. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan fokus pada enam aspek utama UX yang diukur melalui metode UEQ, yaitu daya tarik (attractiveness), kejelasan (perspicuity), efisiensi (efficiency), ketepatan (dependability), stimulasi (stimulation), dan kebaruan (novelty). Pendekatan ini dipilih karena keunggulannya dalam memberikan wawasan yang mendalam tentang persepsi pengguna terhadap berbagai elemen dalam aplikasi, mulai dari desain visual hingga tingkat keandalan fitur-fitur yang ditawarkan. Evaluasi pengalaman pengguna ini bertujuan untuk mengidentifikasi kekuatan utama yang perlu dipertahankan oleh MaxRide, seperti desain yang menarik atau efisiensi sistem, serta area yang memerlukan perbaikan, seperti inovasi fitur atau peningkatan antarmuka pengguna. Dengan hasil analisis ini, MaxRide dapat mengembangkan strategi pengembangan produk yang berpusat pada pengguna, memastikan aplikasi tetap relevan dan kompetitif di tengah persaingan yang ketat dalam industri transportasi online. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan strategis bagi pengembang aplikasi MaxRide untuk memahami kebutuhan dan preferensi pengguna secara lebih mendalam. Dengan demikian, perusahaan dapat mengoptimalkan layanannya untuk mempertahankan loyalitas pengguna, menarik lebih banyak pengguna baru, dan mendorong pertumbuhan jangka panjang. Tidak hanya itu, hasil penelitian ini juga relevan bagi perusahaan lain yang ingin mengembangkan aplikasi digital dengan fokus serupa, yaitu meningkatkan pengalaman pengguna melalui pendekatan berbasis data. Kata Kunci: User Experience, User Experience Questionair

I

IBNU RAMADHAN ALHAS

200907501001

Karya Ilmiah

Data Analist 2025

Analisis Sentimen pada Media Sosial Terhadap Pemboikotan Produk Pro Israel Menggunakan Machine Learning

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap pemboikotan produk pro-Israel di media sosial menggunakan machine learning. Data dikumpulkan melalui crawling pada tweet dan komentar Instagram, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, tokenizing, normalize, stopword removal, dan stemming. Analisis dilakukan menggunakan empat algoritma machine learning, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memberikan akurasi tertinggi dalam klasifikasi sentimen. Sentimen positif berupa dukungan terhadap gerakan boikot sebagai solidaritas kemanusiaan terhadap Palestina, sedangkan sentimen negatif mencakup pandangan bahwa gerakan ini tidak efektif dan berpotensi merugikan perekonomian. Perbandingan media sosial menunjukkan bahwa Twitter, dengan sifatnya yang real-time, cenderung menghadirkan respons cepat, emosional, dan berbasis argumen. Sebaliknya, Instagram lebih berfokus pada konten visual seperti infografis dan video pendek, dengan diskusi yang lebih pasif di kolom komentar. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen di media sosial dapat menjadi alat penting bagi bisnis untuk memahami persepsi masyarakat terhadap isu sensitif, mendeteksi potensi krisis, dan merancang strategi komunikasi yang lebih efektif. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Pemboikotan Produk Pro Israel, Machine Learning, Naïve Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Twitter, Instagram

N

NURUL AULIA FITRIANI

200907501003

Karya Ilmiah

Start-up & E-commerce 2025

Strategi Pengembangan Digital Marketing Pada UMKM di Desa Wawondula Kab.Luwu Timur

Era digital membawa transformasi signifikan dalam dunia bisnis, termasuk sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi implementasi dan strategi pengembangan digital marketing pada UMKM di Desa Wawondula, Kabupaten Luwu Timur, yang mendominasi sektor kuliner. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi digital marketing melalui platform media sosial seperti Facebook, Instagram, dan WhatsApp berhasil meningkatkan jangkauan pasar, interaksi dengan konsumen, serta pendapatan UMKM. Namun, pelaku usaha masih menghadapi tantangan seperti keterbatasan teknologi dan respon pelanggan yang lambat. Analisis SWOT mengindikasikan potensi besar untuk pengembangan lebih lanjut dengan strategi agresif, seperti peningkatan keterampilan digital dan pemanfaatan internet publik.

R

RINI CAHYANI RAMLI

200907501022

Karya Ilmiah

Praktisi Digital Marketing 2024

Implementasi Digital Marketing Melalui Platform Integrasi Facebook Ads dan Instagram Ads Dalam Meningkatkan Pelanggan (Studi Kasus Klinik Fathir Therapy Holistic Care Makassar)

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menganalisis efektivitas digital marketing melalui platform integrasi Facebook Ads, Instagram Ads, dalam meningkatkan jumlah pelanggan di Fathir Therapy Holistic Care Makassar. Dimana Platform Integrasi yang digunakan berupa website. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model Four-D (4D), yang meliputi tahapan define (pendefinisian), design (perancangan), develop (pengembangan), dan disseminate (penyebaran). Tahapan define mengidentifikasi kebutuhan klinik, termasuk pemanfaatan media digital yang belum optimal. Pada tahap design, konten visual dan strategi iklan dirancang menggunakan aplikasi Canva dan CapCut untuk mendukung kampanye di media sosial. Website berbasis WordPress juga dikembangkan sebagai pusat informasi dan integrasi. Tahap develop mencakup pengujian strategi digital marketing, sedangkan tahap disseminate melibatkan peluncuran kampanye dan analisis hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan digital marketing berbasis platform integrasi ini mampu meningkatkan jangkauan dan interaksi dengan pelanggan secara signifikan. Rasio efektivitas menunjukkan peningkatan jumlah pelanggan yang melebihi target yang ditetapkan. Implementasi ini juga memberikan solusi strategis dalam meningkatkan visibilitas bisnis di era digital, sekaligus memperkuat reputasi Fathir Therapy Holistic Care sebagai layanan kesehatan terpercaya.

N

NURUL AULIA MENTARI

200907501019

Karya Ilmiah

Data Analist 2024

Analisis Komparatif Preferensi Konsumen dalam Belanja Online di Kota Makassar ( Studi Kasus Shopee dan Tiktok Shop )

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan preferensi konsumen dalam belanja online di Kota Makassar antara platform Shopee dan TikTok Shop, dengan fokus pada faktor persepsi harga, promosi, dan kemudahan penggunaan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis komparatif, yang melibatkan 100 responden yang berusia minimal 18 tahun dan telah berbelanja di kedua platform. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam persepsi harga, di mana mayoritas responden menilai harga di Shopee lebih terjangkau dibandingkan TikTok Shop. Namun, tidak ditemukan perbedaan signifikan dalam persepsi promosi antara keduanya, yang dianggap setara. Selain itu, Shopee dinilai lebih mudah digunakan dibandingkan TikTok Shop, yang menunjukkan keunggulan dalam pengalaman pengguna. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pelaku bisnis e-commerce dan social commerce dalam mengoptimalkan strategi pemasaran mereka di era transformasi digital. Kata Kunci: Preferensi Konsumen, Persepsi Harga, Promosi, Kemudahan Penggunaan

E

EVI NURMALASARI

200907500012

Karya Ilmiah

Analis Keuangan Digital (Fintech) 2024

Implementasi Dashboard Analitik Fundamental dan Peramalan Harga Saham ADRO, ANTM, INCO dengan Pendekatan ARIMA

Dashboard Analitik Fundamental dan Permalan Harga Saham ADRO, ANTM, INCO dengan Pendekatan ARIMA. Dibimbing oleh Ibu Marhawati dan Bapak Syamsu Alam. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja keuangan dan memproyeksikan harga saham ADRO, ANTM, dan INCO menggunakan analisis fundamental serta pendekatan ARIMA. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada fenomena herding behavior dan overconfidence investor yang sering kali mengabaikan analisis fundamental dalam pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini mengadopsi metode kuantitatif dengan menggunakan data rasio keuangan dan harga saham historis, serta metode kualitatif melalui visualisasi dalam bentuk dashboard analitik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ADRO memiliki keunggulan dalam hal profitabilitas, INCO baik dalam hal likuiditas, dan ANTM mengalami fluktuasi kinerja keuangan. Model ARIMA yang digunakan mampu memproyeksikan harga saham ketiga perusahaan dengan menunjukkan tren positif untuk INCO dan ANTM, sementara ADRO cenderung stabil. Dashboard analitik yang dikembangkan membantu investor memahami kinerja keuangan dan proyeksi harga saham, sehingga mendukung pengambilan keputusan investasi yang lebih akurat. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan kualitas informasi investasi saham di Indonesia. Kata Kunci: Analisis Fundamental, ARIMA, Dashboard, Peramalan

N

NUR AULIA CAHYANI

200907501006

Karya Ilmiah