Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

PENTINGNYA INOVASI PRODUK PADA UMKM KERUPUK SINGKONG NUSANTARA PUTRA DI DUSUN SEKARPUTIH KOTA BATU Gunarianto, Gunarianto; Kadir, Shaifany Fatriana; Purnomowati, Wiwin; Mulyono, Mulyono; Survival, Survival
Prosidia Widya Saintek Vol. 2 No. 2 (2023)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

UMKM memiliki peran yang besar bagi pertumbuhan perekonomian di Indonesia. Salah satu UMKM yang banyak digeluti masyarakat Indonesia adalah pemanfaatan singkong yang diolah menjadi makanan yaitu kerupuk. Nusantara Putra merupakan salah satu sentra usaha kerupuk singkong yang berada di Kota Batu, tepatnya di Dusun Sekarputih, Desa Pendem, Kecamatan Junrejo. UMKM kerupuk singkong tersebut merupakan industri rumah tangga yang sudah berjalan selama kurang lebih 15 tahun dan dikelola oleh anggota keluarga saja. Meskipun usaha tersebut sudah berjalan lama, namun sampai saat ini belum ada pengembangan produk yang terlihat secara signifikan. Baik dari segi produk kerupuk singkongnya sendiri, maupun dari segi metode pemasarannya. Dengan adanya permasalahan yang dihadapi oleh pemilik usaha, maka perlu dilakukan penyuluhan mengenai inovasi produk dan dampaknya bagi pelaku usaha tersebut. Diharapkan dengan terlaksananya penyuluhan ini dapat membantu memberikan gambaran bagaimana cara melakukan pengembangan dan peningkatan harga jual produk. Sehingga UMKM Kerupuk SIngkong Nusantara Putra ini tetap dapat bisa bertahan dan bersaing dengan produk kerupuk singkong lainnya.
Application of Data Mining with Apriori Algorithm on Furniture Sales to Support Business Intelligence Syamsudin, Mochammad; Nathasia, Novi Dian; Kadir, Shaifany Fatriana
Journal of Information Technology application in Education, Economy, Health and Agriculture Vol. 2 No. 3 (2025): October
Publisher : Lumina Infinity Academy Foundation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study explores the application of Data Mining using the Apriori algorithm in furniture sales to support Business Intelligence. The research process includes collecting weekly transaction data, forming frequent itemsets, analyzing association rules using metrics such as support, confidence, and lift, and integrating the results into business strategies. The findings indicate that tables, wardrobes, and bookshelves have the highest purchase rates at 100%, followed by cabinets at 83.33%, chairs at 91.67%, and sofas at 66.67%. Strongly associated itemsets, such as {Table, Bookshelf} and {Wardrobe, Cabinet}, provide valuable insights for business owners in designing marketing strategies, maintaining stock availability, and enhancing customer satisfaction. Utilizing the Apriori algorithm, this study successfully identifies significant purchasing patterns that can be used to drive sustainable business growth in the furniture industry.