Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of New Media Technology ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Manajemen Informatika
Agus Nursikuwagus
Universitas Komputer Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Simetris

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS PENJUALAN DENGAN BERBASIS WEB Agus Nursikuwagus; Tono Hartono
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 7, No 2 (2016): JURNAL SIMETRIS VOLUME 7 NO 2 TAHUN 2016
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (285.222 KB) | DOI: 10.24176/simet.v7i2.784

Abstract

Transaksi penjualan merupakan suatu usaha penjualan yang dilakukan setiap menit, setiap hari, setiap minggu bahkan bertahun-tahun. Sehingga data akan semakin menumpuk bisa berasal dari proses manual maupun proses komputasi. Sehingga data yang ada belum dimanfaatkan dengan baik oleh pengambil keputusan. Tulisan ini bertujuan untuk memberikan laporan hasil penelitian mengenai implementasi algoritma apriori untuk analisis penjualan. Penelitian ini didukung dengan metodologi pengembangan perangkat lunak yang disebut linear incremental development. Pada proses yang dilakukan pada implementasi perangkat lunak ini terdapat beberapa langkah seperti penentuan masalah, identifikasi dan penyelesaian resiko, pengembangan dan test, serta perencanaan siklus berikutnya. Setiap langkah pada tahapan tersebut digunakan untuk memetakan permasalahan yang ada hingga terbentuknya suatu aplikasi sesuai kebutuhan. Sebagai hasil dari penelitian ini adalah aplikasi berdasarkan algoritma apriori yang terdiri dari pemilihan Itemset dan aturan asosiasi. Keluaran dari perangkat lunak ini digunakan untuk data acuan stok barang serta mengotomatisasi perhitungan analisis penjualan barang. Kata kunci: sequential linear incremental, algoritma apriori, penjualan, implementasi.
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN PADA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Irsyad Djamaludin; Agus Nursikuwagus
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 8, No 2 (2017): JURNAL SIMETRIS VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2017
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (399.669 KB) | DOI: 10.24176/simet.v8i2.1566

Abstract

Penambangan data perlu dilakukan jika informasi disimpan dalam suatu penyimpan.  Aktfivitas ini menjadi  landasan  dalam  hal  pendukung  keputusan  untuk pembuat  keputusan.  Aktivitas  yang  sudah berjalan adalah informasi transaksi penjualan dan pembelian hanya tersimpan pada repository sebagai suatu laporan saja. Sehingga informasi hanya menjadi data histori yang tidak digunakan. Berdasarkan kejadian ini, maka diperlukan suatu analisis untuk mendukung suatu keputusan. Analisis ini adalah teknik mining dengan menggunakan algoritma Apriori. Tujuan  dari penelitian  ini adalah mendapatkan  pola penjualan  dan  pembelian  suatu  produk.  Untuk  menjawab  tujuan  maka  digunakan  algoritma  Apriori dengan aturan asosiasi. Penentuan itemset yang digunakan adalah berjumlah 1,2, dan 3 item produk. Sedangkan untuk Minimum Support yang digunakan adalah 30% dari jumlah transaksi yang ada. Untuk asosiasi  antar  produk ditentukan dengan confidence  sebesar  70%. Penelitian ini diselesaikan  dengan menggunakan UML yang terdiri dari Usecase Diagram, Class Diagram, dan Activty Diagram. Hasil dari penelitian ini adalah perangkat lunak analisis pola penjualan dan pembelian konsumen dengan Algoritma Apriori. Sedangkan keputusan yang diperoleh adalah asosiasi antar produk dengan menggunakan nilai confidence. Untuk Final Rule Association adalah produk bolu cake meses dan bolu cake keju dengan nilai confidence sebesar 84,62%.
Co-Authors Ahmad Sugiyarta Indah Komala Irsyad Djamaludin Iskandar Ikbal Masayu Leylia Khodra Myrna Dwi Rahmatya Rinaldi Munir Suherman Suherman Syahrul Mauluddin Syahrul Mauluddin Tono Hartono