Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.267
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Indonesian Journal of Data and Science Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing IJISTECH Jurnal Puan Indonesia Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains dan Teknologi Ekuitas Jurnal Pnedidikan Ekonomi Majalah Ilmiah Teknologi Elektro KOMET
I Gusti Agung Indrawan
Institut Bisnis Dan Teknologi Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA DATA MINING FP-GROWTH DENGAN BAHASA PROGRAM FUNGSIONAL F# I Gusti Agung Indrawan; Ni Kadek Ariasih
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 3 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

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

Abstract

ABSTRACTRetail businesses that use a point-of-sales (POS) system store large quantities of sales transaction data. Transaction data stored in this large amount has the potential to have unknown knowledge. An example is knowledge about items that are often purchased simultaneously in one transaction, which in data mining terms is called frequent itemset.The frequent itemset can be found using the association rule discovery algorithm. The algorithms for finding association rules include the a priori algorithm and the frequent-pattern growth (FP-growth) algorithm. The FP-growth algorithm compresses sales transaction data that meet the criteria for frequent items into a data tree structure called the frequent-pattern tree (FP-tree), where the FP-tree data structure stores itemset association information (Han et al., 2011). The FP-growth algorithm performs frequent itemset discovery by performing tree traversal on the FP-tree data structure. Most of the execution time of the FP-growth algorithm is spent at this stage. Large shopping cart data has an impact on frequent itemset discovery times.This study implements the FP-growth algorithm using the functional programming language F #. The implementation of the FP-growth algorithm using F # is expected to accelerate the discovery time of frequent itemset compared to the implementation of the FP-growth algorithm using the imperative programming language.Keywords: association rules, data mining, FP-growth, F #, frequent itemset, functional programming, shopping cart.ABSTRAKUsaha retail yang menggunakan sistem point-of-sales (POS) menyimpan data transaksi penjualan barang dalam jumlah besar. Data transaksi yang tersimpan dalam jumlah besar ini berpotensi memiliki knowledge yang belum diketahui. Sebagai contoh adalah knowledge tentang barang yang sering dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi, yang dalam istilah data mining disebut frequent itemset.Frequent itemset dapat ditemukan menggunakan algoritma penemuan aturan asosiasi. Algoritma penemuan aturan asosiasi antara lain adalah algoritma apriori dan algoritma frequent-pattern growth (FP-growth). Algoritma FP-growth mengkompresi data transaksi penjualan yang memenuhi kriteria frequent item ke dalam struktur data tree yang disebut frequent-pattern tree (FP-tree), dimana struktur data FP-tree menyimpan informasi asosiasi itemset (Han dkk., 2011). Algoritma FP-growth melakukan penemuan frequent itemset dengan melakukan tree traversal pada struktur data FP-tree. Sebagian besar waktu eksekusi algoritma FP-growth dihabiskan pada tahap ini. Data keranjang belanja yang berukuran besar berdampak pada waktu penemuan frequent itemset.Penelitian ini mengimplementasikan algoritma FP-growth menggunakan bahasa pemrograman fungsional F#. Implementasi algoritma FP-growth menggunakan F# diharapkan mempercepat waktu penemuan frequent itemset dibandingkan dengan implementasi algoritma FP-growth menggunakan bahasa program imperatif.Kata kunci: aturan asosiasi, data mining, FP-growth, F#, frequent itemset, functional programming, keranjang belanja.
IMPLEMENTASI SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PADA E-COMMERCE SEBAGAI STRATEGI PENGEMBANGAN UMKM JAJANAN DODOL KHAS BULELENG I Wayan Agus Surya Darma; I Gusti Agung Indrawan; Ni Putu Sutramiani
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (439.92 KB)

Abstract

ABSTRACTPenglatan Village is a village that is the biggest dodol production center of Buleleng in the largestdistrict of Buleleng which is distributed to all regencies in Bali, even Buleleng dodol is also an icon oftypical souvenirs of Buleleng to be taken outside of Bali. Conventional trading has been carried out bymicro and small and medium enterprises (UMKM) entrepreneurs in the village of Penglatan who arecraftsmen of Buleleng dodol. Dodol craftsmen in the village of Penglatan, which is a home industrythat sells dodol products to collectors, then collectors distribute dodol products typical of Buleleng toall districts in Bali. This causes the home industry in the village of Penglatan difficult to developbecause it can not handle direct requests. Another problem faced is the difficulty of the craftsmen incalculating the need for raw materials in producing dodol typical of Buleleng when there is an order.Implementation of supply chain management in e-commerce that was developed to manage the supplyof dodol raw materials in accordance with orders that enter the system. This is expected to help dodolcraftsmen in the village of Penglatan in determining the need for raw materials needed to produceorders and provide electronic-based trading media. Determination of raw material requirements forproducing dodol is calculated by applying the concept of master requirements planning. Thedeveloped system can help MSMEs in managing sales transactions and calculating raw materialrequirements in producing dodol.Keywords: Supply Chain Management, Material Requirement Planning, E-Commerce, Dodol KhasBuleleng.ABSTRAKDesa Penglatan merupakan desa yang menjadi sentra produksi dodol khas Buleleng terbesar dikabupaten Buleleng yang disalurkan ke seluruh kabupaten di Bali, bahkan dodol Buleleng jugamenjadi ikon oleh-oleh khas Buleleng untuk dibawa ke luar Bali. Perdagangan secara konvesionaltelah dilakukan oleh pelaku Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di desa Penglatan yangmenjadi pengrajin dodol Buleleng. Pengrajin dodol di desa Penglatan yang merupakan industri rumahtangga yang menjual produk dodolnya ke pengepul, kemudian pengepul mendistribusikan dodol khasBuleleng ke seluruh kabupaten di Bali. Hal ini menyebabkan industri rumah tangga di desa Penglatansulit berkembang karena tidak bisa menangani permintaan langsung. Permasalahan lainnya yangdihadapi adalah sulitnya pengrajin dalam memperhitungkan kebutuhan bahan baku dalammemproduksi dodol khas Buleleng ketika ada pesanan. Implementasi supply chain management padae-commerce yang dikembangkan untuk mengelola pasokan bahan baku dodol sesuai dengan pesananyang masuk ke sistem. Hal ini diharapkan dapat membantu pengrajin dodol di desa Penglatan dalammenentukan kebutuhan bahan baku yang diperlukan dalam memproduksi pesanan dan memberikanmedia perdagangan berbasis elektronik. Penentuan kebutuhan bahan baku untuk memproduksi dodoldihitung dengan menerapkan konsep master requirement planning. Sistem yang dikembangkan dapatmembantu UMKM dalam mengelola transaksi penjualan dan menghitung kebutuhan bahan bakudalam memproduksi dodol.Kata kunci: Supply Chain Management, Material Requirement Planning, E-Commerce, Dodol KhasBuleleng.
Co-Authors Aniek Suryanti Kusuma, Aniek Suryanti Aranta, Arik Aristamy, I Gusti Ayu Agung Mas Atmaja, Ketut Jaya Ayu Gede Wildahlia Ayu Manik Dirgayusari Christina Purnama Yanti I Gede Adi Sudi Anggara I Gede Agung Chandra Wijaya I Gusti Ayu Anom I Ketut Setiawan I Komang Arya Ganda Wiguna I Made Marthana Yusa I Nyoman Agus Suarya Putra I Nyoman Anom Fajaraditya I Putu Agus Eka Darma Udayana, I Putu Agus Eka I Putu Dwi Guna Ambara Putra I Putu Eka Giri Gunawan I Wayan Agus Surya Darma Ida Bagus Ary Indra Iswara Lie Jasa Made Sudarma Murpratiwi, Santi Ika Ni Kadek Ariasih Ni Kadek Ariasih, Ni Kadek NI LUH PUTU MERY MARLINDA Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra Ni Made Mila Rosa Desmayani, Ni Made Mila Rosa Ni Putu Sutramiani Pramitha, Gede Dana Prawira, I Made Karang Satria Putra, I Putu Dwi Guna Ambara Putra, I Putu Satria Udyana Putu Andy Novit Pranartha Putu Surya Wedra Lesmana Putu Wirayudi Aditama Qinantha, I Kadek Mahesa Chandra Sandika, I Kadek Budi Santi Ika Murpratiwi Setiawan, Antonio Henry Sutarwiyasa, I Ketut Tjokorda Istri Agung Pandu Yuni Maharani Welda Widiartha, Komang Kurniawan Willdahlia, Ayu Gede Yuri Prima Fittryani, Yuri Prima