scholarly journals Artificial intelligence for last-mile logistics - Procedures and architecture

2021 ◽  
Vol 9 (1) ◽  
pp. 46-61
Author(s):  
André Rosendorff ◽  
Alexander Hodes ◽  
Benjamin Fabian
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Data Mining ◽  
Information Systems ◽  
System Architecture ◽  
Data Preparation ◽  
Standard Process ◽  
Solution Approach ◽  
Industry Standard ◽  
Delivery Times ◽  
Last Mile

Artificial Intelligence (AI) is becoming increasingly important in many industries due to its diverse areas of application and potential. In logistics in particular, increasing customer demands and the growth in shipment volumes are leading to difficulties in forecasting delivery times, especially for the last mile. This paper explores the potential of using AI to improve delivery forecasting. For this purpose, a structured theoretical solution approach and a method for improving delivery forecasting using AI are presented. In doing so, the important phases of the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) framework, a standard process for data mining, are adopted and discussed in detail to illustrate the complexity and importance of each task such as data preparation or evaluation. Subsequently, by embedding the described solution into an overall system architecture for information systems, ideas for the integration of the solution into the complexity of real information systems for logistics are given.

scholarly journals PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEPUTUSAN CALON NASABAH DAN NASABAH TETAPBANK BRI SYARIAH MENERIMA PENAWARAN PROGRAM DEPOSITO BERJANGKA

2018 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
Author(s):  
Wahyu Nurjaya WK ◽  
Yusrina Adani
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Data Preparation ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard

Bank BRI Syariah memiliki banyak produk yang menarik untuk ditawarkan kepada calon nasabah maupun nasabah tetap berupa produk jangka panjang atau jangka pendek, yang menawarkan banyak keuntungan bagi nasabah itu sendiri. Salah satu produknya adalah Deposito berjangka yang merupakan produk investasi dengan menyimpan uang dan penarikanya hanya bisa dilakukan pada kurun waktu tertentu yang telah di janjikan oleh pihak bank dengan persetujuan nasabah. Dengan telemarketing yang baik oleh pihak bank maka diharapkan calon nasabah dan nasabah tetap mengetahui produk ini.Telemarketing adalah salah satu cara dalam mempromosikan produk-produk atau jasa layanan yang ada di bank. Seorang telemarketing bank harus dapat membuat target nasabah, nasabah mana yang berpotensi untuk meningkatkan deposito dengan melihat data-data nasabah bank yang telah tersimpan dalam database. Dikarenakan database nasabah sangat besar, maka tidak mungkin untuk mencari pola prediksi calon nasabah atau nasabah tetap yang berminat untuk program Deposito dengan cara konvensional.Berdasarkan hal tersebut, pengelolaan data yang sangat besar bisa diatasi dengan memanfaatkan Data Mining yaitu proses iteratif dan interaktif untuk menentukan pola atau model baru yang sempurna, bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar. Data Mining berisi pencarian trend pola yang diinginkan dalam database besar untuk membantu pengambilan keputusan diwaktu yang akan datang. Dengan menggunakan Data Mining diharapkan dapat mengoptimasikan proses prediksi data nasabah oleh seorang telemarketing, sehingga dia mampu menawarkan deposito dengan target calon nasabah atau nasabah tetap yang tepat sasaran. Adapun Teknik Klasifikasi Data Mining menggunakan algoritma Naïve Bayes. Naïve Bayes bekerja sangat efektif saat diuji pada dataset yang besar untuk menentukan pola dimasa lalu dan mencari fungsi yang akan menjadi pola penilaian data dimasa yang akan datang. Untuk mencapai hasil yang diharapkan metode CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) sangat cocok sebagai solusi, melalui proses business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan deployment. Dengan ini hasil prediksi akan lebih akurat, sehingga untuk target telemarketing produk Deposito Bank BRI Syariah akan tepat sasaran.

Letting the Computers Take Over: Using AI to Solve Marketing Problems

2019 ◽  
Vol 61 (4) ◽  
pp. 156-185 ◽  
Author(s):  
Gijs Overgoor ◽  
Manuel Chica ◽  
William Rand ◽  
Anthony Weishampel
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Data Mining ◽  
Customer Service ◽  
Cutting Edge ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard ◽  
Marketing Problems

Artificial intelligence (AI) has proven to be useful in many applications from automating cars to providing customer service responses. However, though many firms want to take advantage of AI to improve marketing, they lack a process by which to execute a Marketing AI project. This article discusses the use of AI to provide support for marketing decisions. Based on the established Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) framework, it creates a process for managers to use when executing a Marketing AI project and discusses issues that might arise. It explores how this framework was used to develop three cutting-edge Marketing AI applications.

scholarly journals Data Mining Menggunakan Regresi Linear untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan Pelayaran

2020 ◽  
Vol 10 (2) ◽  
pp. 120
Author(s):  
Ekka Pujo Ariesanto Akhmad
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Time Series ◽  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Mean Square ◽  
Data Preparation ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard ◽  
Quota Sampling

Pergerakan harga penutupan saham BULL cenderung mengalami variasi harga tiap hari. Investor memerlukan tindakan yang tepat, sehingga resiko yang ada dapat dikurangi dengan mengetahui naik turunnya harga saham pada masa yang akan datang dan memprediksi langkah kebijakan yang optimal untuk membuat keputusan pembelian/penjualan saham yang sesuai. Tujuan penelitian ini untuk menerapkan data mining menggunakan regresi linear untuk prediksi harga saham perusahaan pelayaran.<em> </em>Lokasi penelitian, yaitu di Bursa Efek Indonesia, Jakarta. Populasi dalam penelitian ini adalah semua perusahaan pelayaran yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jenis nonprobability<em> </em>sampling<em> </em>yang dipilih yaitu purposive<em> </em>sampling<em> </em>dan quota<em> </em>sampling. Purposive sampling yang dipakai adalah sebanyak 1 perusahaan pelayaran, yakni PT. Buana Lintas Lautan, Tbk (BULL). Quota sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series periode harian harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan, dan volume saham periode harian BULL selama 1 tahun 2 bulan antara bulan Juni tahun 2019 hingga bulan Juli tahun 2020. Penelitian ini menggunakan metodologi Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Proses data mining<em> </em>berdasarkan CRISP-DM terdiri dari 6 fase, yaitu Bussiness Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan Deployment. Hasil penelitian menunjukkan masih ada selisih antara harga penutupan saham luaran data testing dengan harga penutupan saham aktual yang ada di bursa saham. Evaluasi nilai Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan angka plus 7,522 dari data aktual harga penutupan saham periode harian PT. BULL.

Evaluasi Telemarketing Kartu Kredit Bank Menggunakan Algoritma Genetika untuk Seleksi Fitur dan Naive Bayes

2020 ◽  
Vol 10 (1) ◽  
pp. 12
Author(s):  
Ekka Pujo Ariesanto Akhmad
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard

<strong> </strong>Bagian pemasaran bank sudah menampung data dari nasabah atau pelanggan bank dengan cara memasarkan atau mensosialisasikan kartu kredit lewat telepon (telemarketing). Evaluasi telemarketing kartu kredit yang sudah dilakukan bank masih kurang membawa hasil dan berdaya guna. Salah satu cara yang tepat untuk evaluasi laporan telemarketing kartu kredit bank adalah menggunakan teknik data mining. Tujuan penggunaan data mining untuk mengetahui kecenderungan dan pola nasabah yang berpeluang untuk berlangganan kartu kredit yang ditawarkan bank. Metode penelitian menggunakan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan Algoritma Genetika untuk Seleksi Fitur (GAFS) dan Naive Bayes (NB). Hasil penelitian menunjukkan jumlah atribut pada dataset telemarketing kartu kredit bank sejumlah 15 atribut terdiri dari 14 atribut biasa dan 1 atribut spesial. Dataset telemarketing bank mengandung data berdimensi tinggi, sehingga diterapkan metode GAFS. Setelah menerapkan metode GAFS diperoleh 7 atribut optimal terdiri dari 6 atribut biasa dan 1 atribut spesial. Enam atribut biasa meliputi pekerjaan, balance, rumah, pinjaman, durasi, poutcome. Sedangkan atribut spesial adalah target. Hasil penelitian menunjukkan algoritma NB mempunyai nilai akurasi <em>86,71</em>%. Algoritma GAFS dan NB meningkatkan nilai akurasi menjadi <em>90,27</em>% untuk prediksi nasabah bank yang mengambil kartu kredit.

scholarly journals Aplicación de los árboles de decisión en la identificación de patrones de lesiones fatales por causa externa en el municipio de Pasto, Colombia

2017 ◽  
Vol 19 (3) ◽  
pp. 388
Author(s):  
Ricardo Timaran-Pereira ◽  
Andrés Calderón-Romero ◽  
Arsenio Hidalgo-Troya
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard ◽  
America Latina

Introducción: La Organización Panamericana de la Salud (OPS) desde el año 1993 y la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 1996, aceptaron que la violencia es un problema de salud pública, situación que se corrobora en el Informe de Violencia y Salud, en el cual América Latina presentó una tasa de homicidios de 18 por cada 100.000 personas, y es considerada como una de las regiones más violentas del mundo. Objetivo: Detectar patrones delictivos con técnicas de minería de datos en el Observatorio del Delito del municipio de Pasto (Colombia). Materiales y métodos: Se aplicó Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), una de las metodologías utilizadas en el desarrollo de proyectos de minería de datos en los ambientes académico e industrial. La fuente de información fue el Observatorio del Delito del municipio de Pasto, donde está almacenadas las cifras históricas, limpias y transformadas sobre las lesiones de causa externa (fatales y no fatales), registrados en 11 años. Resultados: Se construyó un modelo de clasificación basado en árboles de decisión que permitió descubrir patrones de muertes por causa externa. Para el caso de homicidios, estos sucedieron en su mayoría en la Comuna 5 de Pasto, los fines de semana, en la madrugada, en el segundo semestre del año, en la vía pública y las víctimas fueron hombres adultos, de oficios varios, la causa de los homicidios fueron riñas y se produjeron con arma de fuego. Conclusión: El conocimiento generado ayudará a los organismos gubernamentales y de seguridad a tomar decisiones eficaces en lo relacionado a la implementación de planes de prevención de delitos y seguridad ciudadana.

scholarly journals Desenvolvimento de um Sistema de Apoio a Decisão para priorização de Pedidos de Desembolso no Estado de Pernambuco

2018 ◽  
Vol 3 (3) ◽  
Author(s):  
Itallo Henrique de Santana Santos ◽  
Alexandre Magno Andrade Maciel
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Standard Process ◽  
Industry Standard

A Secretaria da Controladoria Geral do Estado (SCGE) analisa mensalmente despesas geradas pelos diferentes órgãos do Estado de Pernambuco com o objetivo de garantir os pagamentos daquelas que são mais sensíveis. Mais de 1 bilhão de reais em despesas ficaram pendentes no exercício de 2016, demonstrando importância de priorização dos pagamentos. Nesse contexto o artigo apresenta o processo de desenvolvimento de um Sistema de Apoio a Decisão (SAD) para a Secretaria da Controladoria Geral do Estado de Pernambuco. O sistema proposto tem a capacidade de classificar as despesas públicas por meio de árvore de decisão auxiliando o trabalho de análise dos gestores responsáveis na priorização de pagamentos. No artigo é detalhado a caracterização do problema, a fundamentação teórica usada no trabalho, a aplicação da metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) e o sistema. A utilização de árvore de decisão na classificação das despesas teve como resultado uma acurácia de 99%, mostrando que o uso desse tipo de modelo atendeu satisfatoriamente na solução do problema encontrado.

scholarly journals Data Cleaning in Knowledge Discovery Database-Data Mining (KDD-DM)

2019 ◽  
Vol 8 (6S3) ◽  
pp. 2196-2199
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Information Systems ◽  
Data Quality ◽  
Knowledge Discovery ◽  
Information Management ◽  
Data Cleaning ◽  
Main Issue ◽  
Quality Information ◽  
Data Preparation ◽  
Paper Review

Data quality is a main issue in quality information management. Data quality problems occur anywhere in information systems. These problems are solved by Data Cleaning (DC). DC is a process used to determine inaccurate, incomplete or unreasonable data and then improve the quality through correcting of detected errors and omissions. Various process of DC have been discussed in the previous studies, but there is no standard or formalized the DC process. The Domain Driven Data Mining (DDDM) is one of the KDD methodology often used for this purpose. This paper review and emphasize the important of DC in data preparation. The future works was also being highlight.

scholarly journals Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN

2021 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
pp. 636-646
Author(s):  
Aluisius Dwiki Adhi Putra
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Nearest Neighbors ◽  
Standard Process ◽  
K Nearest Neighbors ◽  
Industry Standard ◽  
Google Play

Investasi online merupakan kegiatan menanam modal baik langsung maupun tidak dengan harapan pada suatu waktu pemilik modal mendapatkan sejumlah keuntungan yang dilakukan secara online. Terdapat contoh aplikasi investasi online yang sudah banyak diunduh masyarakat menurut google play store yepenaitu bibit dan bareksa. Sehingga Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa sentimen pada ulasan pengguna aplikasi investasi online yaitu bibit dan bareksa. Jumlah ulasan yang akan digunakan pada penelitian ini sebanyak  998 yang terdiri dari 484 sentimen positif dan 514 sentimen negatif untuk aplikasi bareksa sedangkan untuk aplikasi bibit menggunakan 1063 data yang terdiri dari 541 sentimen positif dan 522 sentimen negatif. Data tersebut juga melewati tahapan preprocessing dan modelling. Pada penelitian ini menggunakan model CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) dan algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah K-Nearest Neighbors. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari tahapan modelling dengan menggunakan algoritma k-nearest neighbors dan perbandingan 60:40 untuk data training dan data testing, maka nilai akurasi precision dan recall yang dihasilkan dari tiap aplikasi yaitu untuk bibit 85,14% , 91,91%, dan 76,44% sedangkan untuk bareksa yaitu 81,70% , 87,15%, 75,73%.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document