Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Risqiati Risqiati
Teknik Informatika, Institut Widya Pratama Pekalongan
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI DATA MINING PADA TRANSAKSI ANGKRINGAN UPIN IPIN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGIDENTIFIKASI KETERIKATAN ANTAR PRODUK Alif Naufal Zaqi; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17614

Abstract

Angkringan Upin Ipin merupakan usaha kuliner UMKM yang memiliki aktivitas transaksi penjualan harian, namun data transaksi yang tersedia belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengetahui pola pembelian pelanggan. Permasalahan yang dihadapi adalah sulitnya mengidentifikasi keterikatan antar produk yang sering dibeli secara bersamaan, sehingga pengelolaan stok dan strategi penjualan belum berbasis data. Karena strategi penjualan yang dilakukan belum berbasis data menyebabkan penentuan stok barang dan penataan menu hanya didasarkan dari pemikiran subjektif dari pemilik angkringan. Dampaknya, sering terjadi ketidakseimbangan stok, seperti penumpukan item tertentu yang kurang diminati atau kehabisan stok pada menu yang memiliki keterikatan kuat, yang pada akhirnya berpotensi menurunkan efisiensi operasional dan pendapatan harian. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola keterikatan antar produk pada transaksi penjualan Angkringan Upin Ipin menggunakan algoritma Apriori. Metode yang diterapkan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan pendekatan kuantitatif, menggunakan 50 data transaksi penjualan periode Desember 2025. Proses analisis dilakukan melalui tahap seleksi data, pembersihan data, transformasi data, serta penerapan algoritma Apriori dengan minimum support 30% dan minimum confidence 90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk dengan nilai support tertinggi adalah Bakso dan Kulit sebesar 64%, diikuti Usus sebesar 60% dan Nasi sebesar 56%. Kombinasi Nasi dan Bakso memiliki nilai support tertinggi pada 2-itemset sebesar 46%. Selain itu, diperoleh 12 aturan asosiasi dengan nilai confidence hingga 100% dan nilai lift ratio lebih dari 1, yang menunjukkan keterikatan kuat antar produk. Hasil ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan stok, penataan menu, dan strategi penjualan pada Angkringan Upin Ipin.
ANALASIS POLA PEMBELIAN ONDERDIL SEPEDA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO ONDERDIL SLAMET Mohammad Lukman Maulana; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17778

Abstract

Persaingan bisnis yang kompetitif menuntut Toko Onderdil Slamet untuk memanfaatkan data transaksi penjualan yang selama ini hanya diabaikan dan berfungsi sebagai arsip saja. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam manajemen stok dan penentuan tata letak barang (layout) yang strategis, karena belum mengetahui pola pembelian konsumen seperti apa. Hasil dari penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian produk onderdil sepeda untuk menemukan aturan asosiasi antar barang yang sering dibeli konsumen secara bersama. Metode yang digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma apriori. Proses analisis ini dilakukan pada data transaksi penjualan dengan menetapkan nilai minimum support 20% dan minimum confidence 55%. Hasil dari penelitian ini menunjukan terbentuknya association rules yang sangat kuat pada kategori komponen roda, dimana aturan yang kuat adalah “Jika membeli Ban Luar maka akan membeli Ban Dalam” dengan nilai support 21.8% dan confidence 90.5%. Berdasarkan hasil analisa tersebut, kepada pemilik toko direkomendasikan untuk menempatkan stok Ban Luar dan Ban Dalam secara berdampingan atau berdekatan serta memastikan stok kedua barang tersebut agar tidak kosong untuk mencegah hilangnya potensi penjualan.
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK OPTIMASI PENATAAN PRODUK PADA TOKO SNACK BAROKAH Halim Kharis; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18323

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan data transaksi penjualan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis, khususnya dalam memahami pola pembelian konsumen. Namun, pada Toko Snack Barokah, data transaksi penjualan masih belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung penataan produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma Apriori serta memberikan rekomendasi optimasi penataan produk berdasarkan hasil analisis tersebut. Metode yang digunakan adalah data mining dengan teknik association rule mining, melalui tahapan pengumpulan data transaksi, preprocessing, transformasi data, dan penerapan algoritma Apriori. Data yang digunakan terdiri dari 50 data transaksi penjualan yang dikumpulkan dari catatan penjualan harian Toko Snack Barokah. Algoritma Apriori diterapkan dengan nilai minimum support sebesar 0,2 dan minimum confidence sebesar 0,5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk Nabati, Roti, dan Teh Botol merupakan produk yang sering dibeli baik secara individu maupun dalam kombinasi. Aturan asosiasi Roti → Nabati memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 0,78 dan nilai lift sebesar 2,18, yang menunjukkan adanya hubungan pembelian yang kuat antar produk. Berdasarkan hasil tersebut, direkomendasikan agar produk-produk yang memiliki keterkaitan tinggi ditempatkan berdekatan dalam rak penjualan guna meningkatkan kenyamanan berbelanja dan mendorong pembelian tambahan (cross-selling).
Co-Authors Alif Naufal Zaqi DARMAWAN, ARIEF SOMA Halim Kharis Mohammad Lukman Maulana