Analisis Data Guna Meningkatkan Optimasi Perusahaan
DOI:
https://doi.org/10.59188/jcs.v1i2.40Keywords:
analisis data, optimasi, perusahaanAbstract
Ruangguru berkomitmen untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan menyiapkan mahasiswa agar siap untuk bersaing di dunia kerja. Melalui program Studi Independen, Ruangguru menyediakan kesempatan bagi mahasiswa untuk meningkatkan kompetensi melalui proses pembelajaran yang praktis dan mendalam. Mahasiswa akan dibekali oleh pelatihan online berbasis kompetensi yang difasilitasi oleh Ruangguru agar menjembatani pengetahuan pada industri kerja yang tidak termasuk dalam kurikulum pada perguruan tinggi. Penulis menggunakan algoritma machine learning random forest untuk merancang model prediksi produk mana yang akan mencapai target dan memprekdiksi penjualan tahun berikutnya pada final project di studi independen Ruangguru. Proses pelaksanaan studi independen di Ruangguru telah selesai dan berjalan dengan cukup baik. Program Data, Business Analytics & Operations Bootcamp yang ada pada studi independen di Ruangguru berjalan dengan sangat baik
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Putri Diana Nopianti
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC-BY-SA). that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.