Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.204
P-Index
This Author published in this journals
All Journal STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Pelita Teknologi : Jurnal Ilmiah Informatika, Arsitektur dan Lingkungan Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan QAWIUN : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Siti Khotijah
Universitas Indraprasta PGRI
Religion Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Analisis Penentuan Harga Jual Produk Bakso dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada UMKM Bakso Onny Muhammad Zidan Aljuhdy; Siti Khotijah; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penentuan harga jual merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi keuntungan dan daya saing usaha, khususnya pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). UMKM Bakso Onny masih menentukan harga jual secara manual berdasarkan perkiraan pemilik usaha, sehingga proses pengambilan keputusan belum mempertimbangkan berbagai kriteria secara terstruktur dan objektif. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan rekomendasi harga jual yang lebih objektif. Penelitian menggunakan lima kriteria, yaitu biaya produksi, biaya operasional, biaya promosi, profit yang diinginkan, dan tingkat permintaan, dengan 30 alternatif produk. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, analisis kebutuhan sistem, perhitungan metode SAW, implementasi sistem, dan pengujian. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode SAW menghasilkan nilai preferensi yang dapat digunakan sebagai dasar perangkingan dan rekomendasi harga jual. Nilai preferensi tertinggi diperoleh alternatif A9 Aneka Gorengan dan A10 Mie Kuning Tambahan dengan nilai 0,7786. Sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik UMKM dalam mengelola data, melakukan proses perhitungan secara otomatis, serta menghasilkan rekomendasi harga jual secara lebih terstruktur, objektif, dan efisien.
Penerapan Data Mining dengan Metode Association Rule Mining Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Promo Pembayaran pada Coffee Shop Ngoppite Rafta Zharfan Aeruna; Siti Khotijah; Sri Endang Wahyuni
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Coffee Shop Ngoppite merupakan usaha kuliner modern yang terus berkembang, namun akumulasi data transaksi hariannya belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung penyusunan strategi promo pembayaran, sehingga kebijakan promosi yang diterapkan masih bersifat intuitif dan belum berbasis data historis. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik data mining dengan metode Association Rule Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola keterkaitan antara kombinasi produk kuliner yang dibeli dan metode pembayaran yang digunakan pelanggan. Data yang digunakan berupa 700 data transaksi penjualan dari dua outlet (Sawangan dan Tole) yang dikelompokkan ke dalam tiga kategori produk (Coffee, Bakery, Drink Chocolate) serta tiga metode pembayaran (QRIS, Tunai, Debit). Data ditransformasikan ke dalam format biner, kemudian diproses melalui algoritma Apriori dengan nilai minimum support 5% dan minimum confidence 60% untuk membentuk frequent itemset hingga iterasi ketiga (3-itemset). Hasil analisis menghasilkan tiga aturan asosiasi yang lolos seleksi, yaitu Coffee → QRIS (confidence 70%, lift 1,75), QRIS → Coffee (confidence 87,5%, lift 1,75), dan Tunai → Bakery (confidence 66,7%, lift 1,67), dengan QRIS → Coffee sebagai aturan asosiasi terbaik. Nilai lift ratio di atas 1 pada seluruh aturan menunjukkan keterkaitan yang valid dan bukan kebetulan statistik. Berdasarkan temuan tersebut, dirumuskan rekomendasi strategi promo berupa cashback dan diskon kemitraan QRIS untuk produk kopi, serta edukasi dan promo nontunai untuk produk bakery. Hasil analisis selanjutnya diimplementasikan ke dalam sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL sehingga dapat digunakan secara interaktif oleh pihak manajemen Coffee Shop Ngoppite dalam menyusun program promo pembayaran yang lebih presisi dan berbasis data.
Co-Authors Ambar Tri Hapsari Aufaldo Rifqi Gunawan Benediktus Dewi Diyani Dewi Driyani Dwi Marlina Evyta Oktaviani Hibrida Delima Imam Fadhilah Maulana Juliana Juliana Juliana Juliana Mela Maya Muhammad Irfan Marzuki Muhammad Zidan Aljuhdy Naufal Rivaldy Nella Pitaloka Siregar Nini Andriani Rafta Zharfan Aeruna Siwi Puji Astuti Somawati Sri Endang Wahyuni Tomi Andriansyah Wahyu Permana