Hernawati Hernawati
Universitas Nusa Mandiri

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

MARKET BASKET ANALYSIS TREN HIJAB MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Hernawati Hernawati; Muhadi Hariyanto
INTI Nusa Mandiri Vol 16 No 2 (2022): INTI Periode Februari 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v16i2.2763

Abstract

Diketahui perekonomian Indonesia sedang pemulihan akibat pandemi Covid 19 Toko, restoran, hingga pusat perbelanjaan yang biasa ramai pengunjung kini nampak sepi pengunjung akibat adanya anjuran untuk membatasi aktivitas di luar rumah. Bahkan tidak sedikit pula karyawan dari berbagai perusahaan terpaksa dirumahkan akibat pandemi. Covid 19 memang membawa dampak buruk bagi sektor industri, namun disisi lain, ini waktu yang tepat untuk membuka usaha secara mandiri dengan memanfaatkan teknologi. Untuk melakukan strategi pemasaran perlu adanya ilmu data mining menggunakan algoritma apriori untuk mendapatkan informasi asosiasi data barang dari data transaksi penjualan dapat melihat pola pembelian konsumen. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur yaitu support dan confidence. Hasil dari pengolahan data 30 transaksi melalui Market Basket Analysis terdapat 1 pola asosiasi yang memenuhi syarat adalah jika membeli BLM Kids maka akan membeli BPM Kids dengan confidence tertinggi= 28.58%. Untuk Pola yang didapat bisa digunakan untuk memberikan diskon atau bundling terhadap pola pembelian.
Analisis Sentimen Terhadap Telkomsel dan XL Berbasis Machine Learning Pada Data Twitter Trisiwi Indra Cahyani; Windu Gata; Dedi Dwi Saputra; Hafifah Bella Novitasari; Hernawati Hernawati
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i1.5765

Abstract

Di Indonesia pengguna internet mencapai lebih dari 200 juta pengguna. Telkomsel dan XL bersaing untuk menjadi penyedia layanan internet nomor satu. Media sosial Twitter membuat pengguna lebih jujur dalam memberikan review. Umpan balik pengguna akan menjadi rekomendasi dari mulut ke mulut (WoW). Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap provider Telkomsel dan XL berdasarkan data tweet di Twitter pada bulan Juli dan Agustus 2022. Dataset dikumpulkan dari Twitter menggunakan Twitter API dengan kata kunci “XL Internet”, “Telkomsel Internet”, “MyXL”, dan “MyTelkomsel” dan diperoleh sebanyak 17.543 data. Kemudian dataset akan dilakukan case folding, tokenized, normalized, stopword removal, stemming, dan proses pembobotan TF-IDF. Model klasifikasi menggunakan Entropy Maksimum, Multinomial Naïve Bayes, dan Complement Naïve Bayes. Untuk menguji kemampuan menggeneralisasi, dilakukan 10-Fold Cross Validation untuk masing-masing model. Hasil menunjukkan bahwa metode ME lebih baik dari MNB dan CNB dengan nilai akurasi 84,11%, 81,53%, dan 79,95%.