Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.783
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Informatika Terpadu Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi
Purnamasari, Ade Irma
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
MENENTUKAN KELAYAKAN DOKUMEN PEMOHON PASPOR MELALUI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE SMARTER Setiawan, Andi; Purnamasari, Ade Irma; Amalia, Dita Rizki; Sapta Wardani, Ruri Riana
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 10, No 2 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 2 TAHUN 2019
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1104.237 KB) | DOI: 10.24176/simet.v10i2.3093

Abstract

Dokumen pemohon paspor merupakan dokumen yang wajib diberikan oleh pemohon paspor kepada petugas imigrasi pada saat pengajuan pembuatan paspor. Kelengkapan dokumen pemohon paspor wajib untuk dilakukan pengecekan terlebih dahulu sebelum dilanjutkan pada proses selanjutnya. Peningkatan jumlah pemohon paspor setiap tahunnya, menjadi hambatan sekaligus tantangan tersendiri bagi petugas teknis dilapangan untuk melayani masyarakat dengan baik. Penelitian ini menerapkan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER) dalam menentukan layak atau tidaknya dokumen pemohon paspor. Dalam metode SMARTER ini terdapat penentuan kriteria dan sub kriteria beserta bobotnya dengan menerapkan  Rank Order Centroid (ROC). Kemudian hasil akhir dari proses ROC akan memperoleh nilai utility dari masing-masing kriteria sehingga akan didapatkan perangkingan dari setiap alternatif. Sedangkan kelayakan dokumen yang dijadikan tolak ukur dari proses ini adalah sangat layak, kondisional, tidak layak atau ditangguhkan, dan sangat tidak layak, yang masing-masing memiliki bobot yang berbeda. Hasil dari penelitian ini diharapkan akan memperoleh tingkat akurasi sebesar 80% antara hasil aktual dengan hasil dari metode SMARTER.
Pengenalan Teknologi Android Game Edukasi Belajar Aksara Sunda untuk Meningkatkan Pengetahuan Febriansyah, Feggy; R, Nining; Purnamasari, Ade Irma; Nurdiawan, Odi; Anwar, Saeful
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v8i6.3676

Abstract

The rapid development of technology covers many fields that are interconnected with each other, especially in the field of education where when a technology is applied, the learning process is not only limited to between teachers and students but students can access learning through various media. The lack of learning systems still use traditional methods, giving the impression of being bored. From the problems that occur causing a lack of knowledge of children about Sundanese script, due to lack of knowledge in recognizing Sundanese script can result in the loss of regional languages in Indonesia because there are too many elements of language and culture from outside. By making Sundanese script educational games using the ADDIE method, in order to introduce new technology to recognize Sundanese characters. An Android-based educational game that can be used anywhere and anytime and eliminates boredom during the learning process. The results of the research evaluation with the whitebox and blackbox testing process. Whitebox testing is carried out for game use paths, in the blackbox testing process it meets the requirements where tools, buttons can work well. The results of processing the questionnaire data obtained the percentage of attitude toward behavior (X1) of 87%, subjective norms (X2) of 89%, behavioral intention (X3) of 94%, and behavior (Y1) of 91% of the 30 respondents. From this percentage, it can be concluded that this application is able to increase student interest in learning so that it can increase the knowledge of students at SMPN 7 Cirebon City.
Game Edukasi Pengenalan Huruf Hiragana Untuk Meningkatkan Kemampuan Berbahasa Jepang Nurcholis, Rifki; Purnamasari, Ade Irma; Dikananda, Arif Rinaldi; Nurdiawan, Odi; Anwar, Saeful
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 3 No 3 (2021): December 2021
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (444.357 KB) | DOI: 10.47065/bits.v3i3.1091

Abstract

Educational games are very interesting to develop, because of the diversity that can be done. Some of the advantages of educational games compared to conventional educational methods, one of the main advantages of educational games is the visualization of real problems. Based on the pattern possessed by the game, players are required to learn so that they can solve existing problems. Game status, instructions, and tools provided by the game will guide players actively to explore information so that they can enrich their knowledge and strategies while playing. One of the interesting educational games to focus on is an educational game that discusses the introduction of foreign languages ​​focused on Japanese. With this educational game, it is hoped that it can help students to understand and memorize the hiragana letters in Japanese. This study aims to create a windows-based educational game application as an alternative medium for learning to recognize Japanese Hiragana letters. This game can later be used as an alternative learning media for the general public who just want to learn Japanese, by knowing the basics of Hiragana letters. The research method that can be used for this research can use the MDLC development method. The stages in this research process are Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, Distribution. The result of the research is an educational game of Japanese hiragana letters which introduces the basic Japanese hiragana letters and how to write them. In addition there is a quiz game of stacking letters into words to train children after knowing the basic letters of Japanese hiragana. Thus it can help children learn Japanese more easily. With this educational game, it is hoped that it can help children to understand and memorize the hiragana letters in Japanese
Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN Putri, Haidah; Purnamasari, Ade Irma; Dikananda, Arif Rinaldi; Nurdiawan, Odi; Anwar, Saeful
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 3 No 3 (2021): December 2021
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (681.586 KB) | DOI: 10.47065/bits.v3i3.1093

Abstract

The Prosperous Family Card is one of the government's programs in accelerating poverty which functions as a marker for the underprivileged. The implementation of the PSC policy is still not optimal due to factors, namely the lack of socialization and information from village and sub-district officials to the community regarding programs issued by the government. This research to classify the beneficiaries of the Prosperous Family Card, because there are still many other disadvantaged families who have not had the opportunity to receive this assistance program. The method used in this research is the Naive Bayes method and the K-NN method. The results of this study are the classification of beneficiaries from 6,491 KKS recipients with the K-NN Algorithm method yielding an accuracy value of 66.46% with a distribution in 5 villages, including pred Argasunya class precision 64.90% pred Harjamukti class precision 65.18% pred Kalijaga class precision 66.64% pred Kecapi class precision 68.44% pred Prohibition class precision 68.34% while the Naïve Bayes algorithm is classified with true in each kelurahan with true Argasunya distribution of 1,196 KKS class precision 100%, true Harjamukti 1,339 KKS class precision 100%, true Kalijaga 2,067 KKS class precision 100%, true Kecapi 1,137 KKS class precision 100%, true Prohibition 744 KKS(1 KKS true Argasunya, 1 KKS true Harjamukti, 3 KKS true Kalijaga, 3 KKS true Kecapi) class precision 98.64%. the accurasy value of the Naïve Bayes algorithm model is 99.88%.
ANALISIS DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA TOKO KECANTIKAN PUTRI Bagustio, Agung Prayogo; Purnamasari, Ade Irma; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 2 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 2 September 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i2.7928

Abstract

Abstrak - Industri kecantikan mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir, mendorong tingginya permintaan produk kecantikan. Toko Kecantikan Putri merupakan salah satu toko kecantikan yang berkembang pesat di wilayah Cirebon. Untuk meningkatkan strategi penjualan dan memahami pola pembelian pelanggan, Toko Kecantikan Putri perlu menganalisis data penjualan secara efektif. Analisis data penjualan tradisional tidak dapat memberikan insights yang mendalam mengenai pola pembelian pelanggan. Hal ini dapat menghambat Toko Kecantikan Putri dalam mengembangkan strategi penjualan yang tepat dan efektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk menganalisis data penjualan Toko Kecantikan Putri selama bulan Januari 2024. Data yang dianalisis terdiri dari 122 baris dengan 22 atribut. Data penjualan meliputi informasi produk, kategori produk, dan jumlah penjualan. Algoritma K-Means clustering digunakan untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristik produk. Teknik analisis menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses untuk menemukan pengetahuan baru dari data yang dikumpulkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa data penjualan Toko Kecantikan Putri dapat dilakukan menjadi menjadi 9 cluster, dari cluster k=2 sampai k=9. Masing-masing cluster memiliki karakteristik pola pembelian yang berbeda. Cluster terbaik terdapat pada cluster K=8 dengan Nilai DBI sebesar 0,021 yang berasal dari measure Types Mixed Measures nilai davies bouldin index 0.077, Numerical Measures nilai davies bouldin index 0.114, Bregman Divergences nilai davies bouldin index 0.114. Analisis data penjualan Toko Kecantikan Putri dengan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan insights berharga mengenai pola pembelian pelanggan. Evaluasi menyeluruh terhadap berbagai parameter, jumlah cluster, dan nilai Davies Bouldin Index optimal, menunjukkan bahwa Algoritma K-Means Clustering menghasilkan pengelompokan data yang paling optimal dan informatif.Kata Kunci: Algoritma K-Means clustering, Analisis Data Penjualan, Toko Kecantikan Putri, Pola Pembelian Pelanggan, Strategi Penjualan
PEMBUATAN MEDIA PROMOSI EKSTRAKURIKULER KESENIAN BERBASIS MULTIMEDIA DI INTRA SEKOLAH MA SALAFIYAH KOTA CIREBON Zaki Nur Rahmat Hidayat; Purnamasari, Ade Irma; Suprapti, Tati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.5536

Abstract

Media promosi berbentuk video merupakan sebuah media elektronik yang digunakan untuk menyampaikan informasi yang sangat efektif dalam memperkenalkan suatu sekolah baik lingkungan, pembelajaran ataupun kegiatan ekstrakulikuler, melalui media visual inilah maka semua informasi dapat dengan mudah dipahami oleh kalangan masyarakat. Setiap sekolah memiliki cara dalam mempromosikan bentuk aktivitas sekolah, khususnya pada kegiatan ekstrakulikuler, kegiatan ekstrakulikuler merupakan kegiatan tambahan bagi para peserta didik untuk dapat mengembangkan bakat dan minat nya dalam sesuatu yang juga berpengaruh untuk nilai hasil pembelajarannya. Dengan semakin berkembangnya tekhnologi saat ini kegiatan ekstrakulikuler disekolah kurang diminati oleh siswa. Karena, itu untuk meningkatkan minat siswa terhadap ekstrakurikuler maka sangatlah penting diadakan media pengenalan yang berbentuk promosi ekstrakulikuler. Permasalahan yang didapat pada MA Salafiyah dalam mempromosikan kegiatan ekstrakulikulernya masih menggunakan media cetak seperti kertas brosur, media sosial seperti Facebook dan Instagram belum di update dengan maksimal sehingga kurang tepat digunakan untuk media promosi. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan informasi dalam bentuk video yang bertujuan untuk memberikan promosi yang menarik mengenai kegiatan ekstrakulikuler Rebana dan ekstrakurikuler Tari. Strategi promosi ini akan di presentasikan dan di implementasikan di platform Youtube agar dapat diperlihatkan ketika melakukan promosi sekolah pada MA Salafiyah Kota Cirebon. Promosi ini di rancang dengan menggunakan software adobe premiere pro 2020. Melalui media promosi berbentuk video ini diharapkan peserta didik ataupun calon peserta didik dapat tertarik dalam bergabung di kegiatan ekstrakulikuler Rebana dan ekstrakurikuler Tari di MA Salafiyah Kota Cirebon. Kata kunci : Video Promosi, Kegiatan ekstrakulikuler, Media
IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY SEBAGAI MEDIA BELAJAR ALAT-ALAT OTOMOTIF Taukhid, Abdul; Astuti, Rini; Purnamasari, Ade Irma
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6282

Abstract

Berubahnya kehidupan manusia tidak luput dari berkembangnya teknologi dan seiring berjalannya waktu teknologi sangat berkembang pesat misalnya di perangkat lunak, teknologi mempunyai fungsi sangat penting sebagai pendukung aktivitas kehidupan manusia contohnya adalah perkembangan smartphone yang dilengkapi fitur yang sangat canggih. Media pembelajaran merupakan hal yang berpengaruh terhadap hasil belajar siswa, media pembelajaran yang ada di SMK AL-JABBAR Ciledug khususnya jurusan Teknik Kendaran Ringan masih dengan cara lama yang menyebabkan siswa sulit untuk mengerti pelajaran dan cenderung cepat bosan dikarenakan terlalu monoton, kompleks dan sering terjadi alat-alat yang hilang ataupun rusak ditiap komponen yang digunakan untuk materi belajar. Kebutuhan alat dalam bidang otomotif sangat diperlukan namum masih banyak kendala dalam kepemilikan alat karena mahalnya alat tersebut. Hal tersebut membuat gagasan untuk mengembangkan media belajar alat-alat otomotif dengan memanfaatkan teknologi Augmented Reality (AR). Metode Waterfall merupakan pendekatan SDLC paling awal yang digunakan untuk pengembangan perangkat lunak. Urutan dalam Metode Waterfall bersifat serial yang dimulai dari proses perencanaan, analisa, desain, dan implementasi pada sistem. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah media pembalajaran baru menerapkan Augmented Reality (AR) pada aplikasi pengenalan alat-alat otomotif, objek dibuat dengan 3 dimensi yang menyerupai kondisi nyata disajikan secara visual dan interaktif. Augmented Reality merupakan teknologi yang berkembang pada saat ini dimana teknologi tersebut memanfaatkan kecanggihan dari fitur yang dimiliki oleh smarphone sehingga dapat menampilkan objek dari dua dimensi menjadi 3 dimensi. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi pengenalan alat-alat otomotif yang dapat dimanfaatkan untuk membantu siswa untuk memahami materi yang diajarkan, mengatasi permasalahan komponen-komponen yang hilang dan rusak sebagai materi belajar, dan diharapkan siswa lebih kretif dalam media pembelajaran. Hasil ini juga sebagai evaluasi siswa dalam pembelajaran serta mendorong sekolah untuk lebih meningkatkan kualitas belajar siswa dan fasilitas.
KOMPARASI EFEKTIFITAS ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA MANFAAT PROGRAM KELUARGA HARAPAN: STUDI KASUS : KECAMATAN CICALENGKA KABUPATEN BANDUNG Abdul Rohim, Adi Nur; Purnamasari, Ade Irma; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.8345

Abstract

Program keluarga harapan PKH adalah sebuah program bantuan sosial yang disalurkan oleh pemerintah Indonesia melalui kementrian sosial. Bantuan yang diberikan merupakan bantuan keuangan kepada rumah tangga sangat miskin yang telah memenuhi kriteria tertentu. Namun program pemberdayaan pemerintah ini, seringkali timbul masalah dimana bantuan PKH tidak tepat sasaran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis program keluarga harapan agar penerima bantuan benar benar layak menerima bantuan. Digunakan komparasi metode klasifikasi data mining untuk mengetahui algoritma mana yang baik untuk mengkalasifikasi kelayakan bantuan, dengan menggunakan dua algoritma, algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Algoritma C4.5 adalah adalah salah satu algoritma decision tree yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi yang bersifat prediktif. Kelebihan algoritma C4.5 yaitu menghasilkan model pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan, memiliki tingkat akurasi yang tinggi, efisien dalam menangani atribut bertipe diskrit dan numerik. Algoritma Naïve Bayes adalah algoritma yang menggunakan cabang matematika dikenal dengan teori probabilitas untuk mencari peluang terbesar dari kemungkinan klasifikasi, dengan cara melihat frekuensi tiap klasifikasi pada data training. Naive Bayes adalah tehnik yang diterapkan untuk menentuan kelas dari tiap masalah, yang sudah dibagi berdasarkan tiap-tiap masalah. Perhitungan numerik berdasarkan pada pendekatan grup. Proses pengujian dimulai dengan persiapan data awal. Selanjutnya, sampel data dianalisis menggunakan metode CRISP-DM, diuji dengan algoritma seperti C4.5 dan Naïve Bayes untuk memperoleh validasi yang akurat, setelah itu, data sampel data kembali diuji dengan validasi untuk mendapatkan Confusion matriks dan nilai ROC untuk C4.5 dan Naïve Bayes dengan tujuan mencapai akurasi maksimum. Hasil evaluasi perbandingan dan validasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 99,87% dan AUC sebesar 1,000, yang merupakan yang tertinggi di antara metode lainnya. Sementara itu, Algoritma C4.5 memiliki akurasi sebesar 99,61% dan AUC sebesar 0,743. Dari hasil algoritma Naive Bayes dalam data mining ini, tingkat AUC mengindikasikan klasifikasi yang sangat baik (Excellent classification). Sebaliknya, Algoritma C4.5 memiliki tingkat AUC yang diagnostik sebagai Fair (Adil). Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes merupakan metode yang cukup baik dalam memprediksi kelayakan warga untuk menerima bantuan dari Program Keluarga Harapan (PKH).
ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP CRYPTOCURRENCY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN DECISION TREE Syahrul, Adis; Purnamasari, Ade Irma; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.8381

Abstract

Analisis sentimen terhadap cryptocurrency telah menjadi topik penting dalam riset dan pengembangan di bidang keuangan dan teknologi informasi. Twitter, sebagai platform media sosial yang populer, menjadi sumber data yang berharga untuk memahami sentimen pengguna terhadap cryptocurrency. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap cryptocurrency berdasarkan data dari Twitter menggunakan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data dari Twitter yang berisi percakapan terkait cryptocurrency. Data tersebut kemudian dibersihkan, diproses, dan dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree. Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, atau netral berdasarkan fitur-fitur teks dari tweet. Sementara itu, Decision Tree digunakan untuk membangun model prediktif yang dapat mengidentifikasi pola sentiment terhadap cryptocurrency..Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi Naïve Bayes mencapai 80.222%, sedangkan Decision Tree mencapai 65.03%. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa Naïve Bayes lebih baik dalam mengklasifikasikan text mining dengan akurasi tertinggi. Perbandingan antara kedua metode menunjukkan perbedaan akurasi yang tidak signifikan, yaitu untuk Naïve Bayes dengan akurasi 80.22%, Presisi 96.90%, dan Recall 62.54%, serta Decision Tree dengan akurasi 65.03%, Presisi 52.02%, dan Recall 98.94%. Analisis opini publik terhadap cryptocurrency mengungkapkan bahwa masyarakat Indonesia cenderung memberikan tanggapan positif terhadap mata uang digital ini setelah dilakukan penelitian ini.
ANALISIS TREN PENJUALAN FASHION IMPORT MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA TOKO AIR GAUL Zahrudin; Purnamasari, Ade Irma; Ali, Irfan
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2 (2024): May 2024
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v3i2.127

Abstract

Penjualan fashion import telah menjadi fokus utama bagi banyak toko retail, termasuk toko Air Gaul. Perubahan tren dalam preferensi konsumen dan kebutuhan pasar menuntut pemahaman yang mendalam untuk mengoptimalkan strategi penjualan. Permasalahan meskipun data penjualan tersedia, pengidentifikasian tren yang signifikan dan pola pembelian yang mendasar masih menjadi tantangan. Ini membatasi kemampuan toko untuk merespons secara cepat dan efektif terhadap perubahan pasar.Tujuan studi ini bertujuan untuk menganalisis tren penjualan fashion impor di toko Air Gaul menggunakan algoritma FP-Growth. Metode ini akan membantu mengidentifikasi item-item yang paling sering dibeli bersama-sama oleh pelanggan, memberikan wawasan yang berharga tentang preferensi dan perilaku pembelian. Metode data penjualan dari toko Air Gaul diproses menggunakan algoritma FP-Growth untuk mengekstrak pola-pola penjualan yang signifikan. Langkah-langkah ini mencakup pra-pemrosesan data, pembentukan itemset, dan mengetahui sebaran pohon FP-Growth. Hasil Analisis menggunakan algoritma FP-Growth menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam tentang tren penjualan fashion impor di toko Air Gaul. Temuan menunjukkan bahwa ada pola pembelian yang konsisten di antara beberapa item fashion tertentu, yang dapat digunakan untuk merancang strategi penjualan yang lebih efektif dan meningkatkan kepuasan pelanggan
Co-Authors Abdul Rohim, Adi Nur Amalia, Dita Rizki Andi Setiawan Bagustio, Agung Prayogo Budiarti, Reksa Damayanti, Selpiana Dikananda, Arif Rinaldi Dimas Ardiansyah Elsa Safutri Fadlan Abdul Rojak Fauzi Ahmad Muda Febriansyah, Feggy Gifthera Dwilestari Illahi, Asep Wahyu Irfan Ali Irfan Ali, Irfan Kaslani Nining Rahaningsih NOVIYANTI Nurcholis, Rifki Odi Nurdiawan Putri, Haidah R, Nining Ramadhan, M. Fadhilatur Rini Astuti Rohmat, Cep Lukman Ryanto, Bayu Sadiyah, Ainur Rohimatus Saeful Anwar, Saeful Sapta Wardani, Ruri Riana Setiawan, Riyan Sobari, Syahrul Srirahmawati, Eneng Okta Suarna, Nana Syahrul, Adis Tati Suprapti Taukhid, Abdul Tohidi, Edi Wahyudin, Edi Wilda Rusmiati Rahayu Zahrudin Zaki Nur Rahmat Hidayat