Research Repository

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA LOGISTIK REGRESI DALAM MENGKLASIFIKASI CALON KONSUMEN BARBERSHOP DI KOTA MEDAN SEBAGAI IDE PENGEMBANGAN BISNIS APLIKASI PANGKASIN

Show simple item record

dc.contributor.author FARHAN, AL IKHSAN
dc.date.accessioned 2025-10-14T02:18:32Z
dc.date.available 2025-10-14T02:18:32Z
dc.date.issued 2025-10-07
dc.identifier.uri http://localhost:8080/handle/123456789/29034
dc.description.abstract Perkembangan teknologi digital mendorong transformasi di berbagai sektor, termasuk jasa pangkas rambut (barbershop). Startup Pangkasin hadir sebagai aplikasi yang menawarkan layanan reservasi dan pangkas rambut berbasis digital. Namun, tantangan muncul dalam mengidentifikasi konsumen potensial yang berminat menggunakan aplikasi ini. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Logistik Regresi untuk mengklasifikasikan calon konsumen barbershop di Kota Medan berdasarkan data observasi yang meliputi umur, jenis kelamin, dan frekuensi cukur rambut. Penelitian ini menggunakan metode observasi langsung di delapan barbershop serta analisis data dengan Python. Data dibagi menjadi data latih (training) dan data uji (testing) dengan perbandingan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan model Logistik Regresi yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan konsumen potensial dengan tingkat akurasi 80%, recall 91,8%, presisi 85%, dan F1-Score 88%. Karakteristik pengguna potensial aplikasi Pangkasin cenderung berumur 20–35 tahun, pria, dan memiliki frekuensi cukur 2–3 kali per bulan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan strategi bisnis digital pada sektor jasa pangkas rambut. en_US
dc.publisher UMSU en_US
dc.subject Logistik Regresi en_US
dc.subject Klasifikasi en_US
dc.subject Barbershop en_US
dc.subject Pangkasin en_US
dc.subject Machine Learning en_US
dc.subject Python en_US
dc.title ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA LOGISTIK REGRESI DALAM MENGKLASIFIKASI CALON KONSUMEN BARBERSHOP DI KOTA MEDAN SEBAGAI IDE PENGEMBANGAN BISNIS APLIKASI PANGKASIN en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account