Articles
<![CDATA[Application of Apriori Algorithms to Determine Associations in Outdoor Sports Equipment Stores ]]>
<![CDATA[Irfiani, Eni]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 3 No. 2 (2019): SinkrOn Volume 3 Number 2, April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (360.281 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v3i2.10089
<![CDATA[A good sales strategy has an effect on increasing the number of sales of goods. Problems that often occur in outdoor sports equipment stores are the difficulty in determining sales strategies because there is not much interest in outdoor sports in the community. In addition, the amount of inventory in the store is excessive, which affects the sales cycle of goods. One way to help determine strategy is to use apriori algorithm. In this method can determine consumer shopping behavior patterns. Apriori algorithms are part of the data mining analysis association. This algorithm is used to determine association rules. In the study, a combination of sports equipment purchased by consumers will be determined. Determination of the combination starts from 1 itemset to 3 itemsets, the combination of rule association produces different sales transaction patterns. The results of the study in the form of a combination of consumer shopping behavior patterns that will be used as recommendations for shop owners in determining the sales strategy. The resulting Rule association will help sales promotions and add the amount of inventory that many customers buy.]]>
<![CDATA[Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita ]]>
<![CDATA[Irfiani, Eni]]>;
<![CDATA[Rani, Siti Sulistia]]>
<![CDATA[ JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6, No 4 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (877.506 KB)
|
DOI: 10.26418/justin.v6i4.29024
<![CDATA[Gizi sangat dibutuhkan bagi tubuh manusia, terutama pada usia balita dan anak-anak, nilai gizi yang seimbang sangat baik dalam proses tumbuh kembang anak, meningkatkan kemampuan belajar yang baik, serta memberikan dampak positif untuk perkembangannya di masa depan. Saat ini masih kurangnya pengetahuan dasar orang tua dan para kader Posyandu mengenai nilai gizi seimbang pada balita, belum adanya pengelompokkan data berdasarkan karakteristik nilai gisi balita. Pengklasteran (clustering) merupakan metode yang cukup popular dan paling sering digunakan dalam pengolahan data pencitraan medis, biometrik dan bidang yang terkait oleh karena kesederhanaannya serta cukup efektif dalam mengelompokan data dengan ukuran besar berdasarkan kecepatan pemrosesan dengan menempatkan objek-objek ke dalam kelas-kelas yang memiliki kemiripan. Dalam penelitian ini klasterisasi data nilai gizi balita pada Posyandu dengan acuan parameter tinggi badan balita dan berat badan balita menggunakan algoritma k-Means. Dengan menggunakan K-Means dapat mengklasifikasi nilai gizi balita secara umum agar dapat digunakan sebagai landasan pencegahan dini bagi para kader posyandu menanggulangi gizi buruk atau obesitas. Hasil klasterisasi tersebut dapat membantu para kader Posyandu dan orang tua balita dalam penanganan dini kondisi gizi balita dengan kategori obesitas, gizi lebih, gizi baik, gizi kurang dan gizi buruk.]]>
<![CDATA[Analisa Pola Penjualan Makanan Dengan Penerapan Algoritma Apriori ]]>
<![CDATA[sunarti sunarti]]>;
<![CDATA[Frisma Handayanna]]>;
<![CDATA[Eni Irfiani]]>
<![CDATA[ Techno.Com Vol 20, No 4 (2021): November 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33633/tc.v20i4.4715
<![CDATA[Banyaknya variasi rasa dari Pudding Moiaa mengakibatkan penjual mengalami kesusahan mencari tahu varian rasa sering terbeli secara bersamaan, pengaturan letak yang berserakan, tidak dapat diklasifikasikan pesanan konsumen berdasarkan permintaan, dan ketersediaan produk tidak terditeksi dengan baik oleh penjual. Permasalahan tersebut mengakibatkan penjual merasakan kesusahan mengetahui jumlah barang yang sering habis secara bersamaan. Metode yang dipergunakan memecahkan masalah menggunakan metode data mining algoritma apriori dengan aturan asosiasi dan aplikasi RapidMiner. Tujuan penelitian ialah menentukan pola kemiripan rasa paling banyak terjual secara bersamaan, sehingga dapat memprediksi pola kombinasi dari itemset paling banyak berdasarkan data penjualannya yang akan terbentuk pola asosiasi dari kombinasi itemnya. Metode ini membantu penjual mengatur strategi penjualan dengan melakukan penempatan makanan dengan rasa paling sering dibeli bersamaan didaftar menunya. Pengolahan data menggunakan algoritma apriori dan aplikasi RapidMiner menunjukkan hasil pola asosiasi yang sama pada penjualan makanan dihasilkan 3 itemset yaitu Choco Almond, Moca dan Swiss Choco dengan nilai support 40,0% sedangkan nilai confidence sebesar 92,3%.]]>
<![CDATA[Penyuluhan Penggunaan Media Sosial Tanpa Melanggar UU ITE Bagi Anak Panti Asuhan YPA Ar Ridho ]]>
<![CDATA[Eni Irfiani]]>;
<![CDATA[Syaiful Anwar]]>;
<![CDATA[Ali Haidir]]>;
<![CDATA[Fintri Indriyani]]>
<![CDATA[ Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol 3 No 1 (2021): Periode April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Nusa Mandiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33480/abdimas.v3i1.2204
<![CDATA[Penggunaan teknologi informasi khususnya media sosial sangat penting namun jika tidak digunakan dengan bijaksana serta kurangnya pengetahuan maka akan berdampak negatif bagi anak usia sekolah. Yayasan Ar Ridho merupakan panti asuhan yang menampung anak asuh yang terdiri dari 56 anak-anak usia sekolah dari tingkat dasar sampai menengah atas. Adanya pandemi Covid-19 telah merubah pola pembelajaran menjadi bergantung terhadap penggunaan teknologi informasi seperti handphone dan media sosial guna mendukung proses pembelajaran secara daring. Anak-anak panti asuhan usia sekolah dasar sampai menengah atas tidak diperbolehkan memiliki handphone. Pandemi Covid 19 telah merubah kebijakan dalam penggunaan media sosial. Perubahan kebijakan akan berdampak negatif tanpa disertai adanya rambu-rambu yang harus dipahami oleh anak-anak panti asuhan. Untuk itu perlu dilakukan kegiatan pengabdian masyarakat berupa penyuluhan tentang penggunaan media sosial yang sehat tanpa melanggar UU ITE. Melalui penyuluhan ini diharapkan anak-anak panti asuhan lebih bijaksana dalam menggunakan media sosial sehingga terhindar dari jeratan hukum.]]>
<![CDATA[PENGARUH MOTIVASI BELAJAR DAN MEDIA BELAJAR DIGITAL TERHADAP KEMAMPUAN BAHASA INGGRIS ]]>
<![CDATA[Euis Meinawati]]>;
<![CDATA[Eni Irfiani]]>
<![CDATA[ Paradigma Vol 18, No 2 (2016): Periode September ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (148.776 KB)
|
DOI: 10.31294/p.v18i2.1179
<![CDATA[This study aims to determine the effect of learning motivation and learning media toward English language proficiency. The method used in the study is an experiment with a 2x2 factorial design. The technique used to analyze the data in this study is the technique of analysis of variance (ANOVA) 2 lanes at significance level α = 0.05 and α = 0.01. If the analysis is found in the interaction, then followed by Tuckey test. Normality test conducted using the test Liliefors, while the homogeneity test using Bartlett's test with a confidence level of α = 0.05. The results showed that there were differences between the groups of English learning students learn to use digital games and movies for Fh (k) = 8,130 to Ft (0,05) = 4:04 (Fh (k)> Ft), then there is an interaction effect between English language learning with digital games and movies for Fh (bxk) = 26 168, with Ft (0,05) = 4:04 (Fh (k)> Ft), there are differences in English proficiency among students studying with digital games and learning with film on the group of students who have high motivation because the Q value of count is 9617, with Q table at significant level 5% the amount was 2.86, and that there was no difference between the English skills of students studying with digital games and learning with the film on group of students who have low motivation for the Q value of count is 0839 with the Q table at significant level of 5% was 2.86 magnitude. Keyword: English Language, Learning Motivation, Learning Digital Media]]>
<![CDATA[PENGARUH PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN (STUDI KASUS: PT. INDOSAT JAKARTA) ]]>
<![CDATA[ENI IRFIANI]]>
<![CDATA[ Paradigma Vol 17, No 2 (2015): Periode September ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (240.46 KB)
|
DOI: 10.31294/p.v17i2.748
<![CDATA[This study aims to examine the influence of the information system at PT. Indosat using Online DJ on employee performance. This study was conducted to investigate whether Internet-based information system at PT. Indosat, known as DJ Online influence on employee performance. The problems that must be resolved is how the application of information systems DJ Online and conditions of the performance of employees of PT. Indosat in serving customers Multimedia, Infrastructure, Data and Internet Service (MIDI). The scale of measurement using a Likert scale with the number of questionnaires as much as 36 respondents. Research methodology with quantitative research and primary data processing using SPSS software. From the test results are to be obtained regression results indicate the magnitude of Adjusted R Square of 0144. It shows 14.4% variable use of information systems is influenced by the performance of employees, while 85.6% is influenced by other variables outside of the variables used. Variable use of information systems has a p-value 0.022 significant meaning. The results showed that the information system DJ Online significant influence on employee performance.]]>
<![CDATA[PREDIKSI KELUHAN PELANGGAN PADA APARTEMEN MENGGUNAKAN ALGORITMAC4.5 ]]>
<![CDATA[Eni Irfiani]]>
<![CDATA[ Paradigma Vol 16, No 2 (2014): Periode September ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (368.372 KB)
|
DOI: 10.31294/p.v16i2.773
<![CDATA[Customer complaint result in customer dissatisfaction and looses for businesses. Fierce competition in its property business apartment requires companies to reduce the number of complaints. Therefore, the classifications and predictions technique in data mining is needed to resolve the issue. Classification techniques used in data mining are decision tree. Decision tree is a technique which is widely use and produce output in the form of rules. The decision tree can present customer complaint pattern behavior. In this study, it uses the algorithm C4.5 to generate classification rules of customer complaints to the apartment and the accuracy result in this study was 75%. Keywords: Customer Complaint, Classification, Prediction, Decision tree, C4.5 Algorithm]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik PT Pegadaian Jakarta Dengan Metode Simple Additive Weighting ]]>
<![CDATA[Aulia Fitriah]]>;
<![CDATA[Eni Irfiani]]>
<![CDATA[ INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 2 No 2 (2018): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (287.399 KB)
<![CDATA[Abstrak: Persaingan di lingkungan kerja yang semakin kompetitif memicu pegawai untuk berupaya lebih keras dalam meningkatkan kualitas pegawainya. Salah satu upaya dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia adalah dengan melakukan suatu pengukuran terhadap kinerja seorang pegawai pada perusahaan melalui suatu penilaian kinerja pegawai. Dalam melaksanakan operasional, perusahaan memberikan penghargaan kepada pegawai dengan cara memilih pegawai terbaik. Hal ini dimaksud untuk meningkatkan semangat pegawai dalam bekerja dan senantiasa menjalankan usaha dengan memenuhi komitmen, memberikan kepastian dan menjamin kepuasan bagi klien. Untuk memudahkan pelaksanaan proses pemilihan pegawai terbaik dari setiap pegawai maka dibuat sebuah sistem pendukung keputusan yang bertujuan memudahkan proses tersebut. Salah satu metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan pegawai terbaik adalah Simple Additive Weighting (SAW). Dimana metode ini merupakan metode penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Hasil dari proses ini adalah dapat memberikan suatu alternatif atau solusi keputusan untuk menentukan pegawai mana yang akan menjadi pegawai terbaik. Kata kunci: pegawai terbaik, simple additive weighting, sistem pendukung keputusan Abstract: Competition in an increasingly competitive work environment triggers employees to work harder in improving the quality of their employees. One effort in improving the quality of human resources is to make a measurement of the performance of an employee to the company through an employee performance appraisal. In conducting operations, the company rewards employees by choosing the best employees. It is intended to improve employee morale in working and always running a business by fulfilling commitments, providing certainty and guarantee satisfaction for clients. To facilitate the implementation of the process of selecting the best employees of each employee then created a decision support system that aims to facilitate the process. One of the methods used in the best employee decision making is Simple Additive Weighting (SAW). Where this method is a weighted sum method of performance rating on each alternative on all attributes. The result of this process is to provide an alternative or decision solution to determine which employees will be the best employees. Keywords: decision support system, simple additive weinghting, the best employee]]>
<![CDATA[Data Mining Untuk Sistem Pengambilan Keputusan Menentukan Kenaikan Kelas Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Eni Irfiani]]>;
<![CDATA[Fintri Indriyani]]>
<![CDATA[ INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics Vol 2 No 1 (2017): INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : JOURNAL OF INFORMATICS (Desember 201 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (273.422 KB)
<![CDATA[Abstrak: Sistem pembelajaran dalam dunia pendidikan sudah sepatutnya menyediakan pendidikan yang berkualitas bagi siswa didik yang melibatkan aspek mental, fisik, emosi dan sosial. Dalam pendidikan dan pengajaran terdapat persoalan yang sangat kompleks dan banyak hal yang mempengaruhi hasil evaluasi pembelajaran antara lain faktor murid dan guru. Masalah yang umum dihadapi siswa didik di sekolah menengah atas adalah rendahnya nilai ujian yang berdampak pada siswa didik yang tidak naik kelas. Ketersediaan data dalam jumlah banyak dalam dunia pendidikan, menimbulkan kebutuhan akan pemanfaatan informasi dan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining umumnya digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Untuk mengklasifikasi evaluasi hasil belajar perlu diadakan pengumpulan data secara kuantitatif sedangkan hasil data yang diperoleh akan dianalisis dengan menggunakan Algoritma C4.5. Untuk mengurangi masalah tersebut, maka dalam penelitian ini akan dibuat sebuah model untuk mengklasifikasi kenaikan kelas siswa didik menggunakan Algoritma C4.5 dimana hasilnya akan digunakan untuk pengambilan keputusan dalam meningkatkan pembelajaran siswa didik Sekolah Menengah Kejuruan. Aplikasi yang dirancang untuk mendukung pengmabilan keputusan menggunakan PHP My Sql. Model yang dihasilkan kemudian akan dievaluasi performansinya dengan cara menghitung akurasi model dalam memprediksi menggunakan metode Confusion Matrix dan Kurva ROC Hasil akurasi dengan 10 fold cross validation sebesar 83.33%. Kata kunci: Sistem Pengambilan Keputusan, data mining, berbasis web Abstract: The learning system in the world of education should ideally provide quality education for students involving mental, physical, emotional and social aspects. In education and teaching there are issues that are very complex and many things that affect the results of evaluation of learning, among other factors students and teachers. A common problem faced by students in high school is the low test scores that affect students who do not go to class. The availability of large amounts of data in education, raises the need for the use of hidden information and knowledge in the database. Data mining is generally used to find hidden knowledge in a database. To classify evaluation of learning outcomes need to be held collecting data quantitatively while the data obtained will be analyzed by using Algorithm C4.5. To reduce the problem, then in this research will be made a model to classify the increase of student class using Algorithm C4.5 where the result will be used for decision making in improving student learning Vocational High School. An information system application designed to support decision making using PHP My Sql. The resulting model will then be evaluated its performance by calculating the accuracy of the model in predicting using Confusion Matrix and ROC curve. The result of accuracy with 10 fold cross validation is 83.33%. Keywords: Decision Making System, Data Mining, Web Based]]>
<![CDATA[Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means ]]>
<![CDATA[Fintri Indriyani]]>;
<![CDATA[Eni Irfiani]]>
<![CDATA[ JUITA : Jurnal Informatika JUITA VoL. 7 Nomor 2, November 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (620.586 KB)
|
DOI: 10.30595/juita.v7i2.5529
<![CDATA[Menjaga stok persediaan barang agar tidak ada barang yang kosong termasuk salah satu cara untuk menjaga kepuasan pelanggan. Untuk memenuhi hal tersebut penjual harus dapat menganalisa mana data barang yang laku dan mana yang kurang laku dari data laporan penjualan barang, hal ini tidaklah mudah apabila toko tersebut merupakan toko retail yang memiliki ratusan bahkan ribuan data penjualan setiap bulannya. Permasalahan tersebut bisa di selesaikan dengan menggunakan salah satu teknik dalam data mining yaitu algotihma K-Means Clustering. Penelitian ini di maksudkan untuk membantu Genta Corp yang merupakan toko retail di kota Bogor yang menjual peralatan outdoor, untuk membuat pengelompokan data penjualannya agar dapat memaksimalkan manajemen stoknya. Variable yang digunakan adalah kode barang, data barang masuk, data barang keluar dan stok barang. Data diolah dengan perhitungan manual menggunakan algorithma K-Means dan menggunakan Software Rapid Miner sehingga didapatkan hasil akhir berupa tiga cluster dimana terdapat 2 jenis barang paling laris, 8 jenis barang yang cukup laris dan 18 jenis barang yang kurang laris. Hasil ini bisa dimanfaatkan oleh manajemen Genta Corp untuk peningkatan manajemen stok dan strategi penjualannya.]]>
