Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Telematics and Information Technology (TELEFORTECH) Paradigma
Fadila Shely Amalia
Universitas Teknokrat Indonesia
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS DATA PENJUALAN HANDPHONE DAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS : CV REY GASENDRA) Fadila Shely Amalia; Setiawansyah Setiawansyah; Dedi Darwis
TELEFORTECH : Journal of Telematics and Information Technology Vol 2, No 1 (2021): TELEFORTECH VOL 2, NO 1 (JULI 2021)
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1317.513 KB) | DOI: 10.33365/tft.v2i1.1810

Abstract

Metode Market Basket Analysis dapat digunakan untuk menganalisa pola belanja konsumen. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang kemudian diolah untuk mendapatkan informasi dari kumpulan data transaksi tersebut. CV Rey Gasendra merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan perangkat mobile atau smartphone dan elektronik yang berada di Kota Bandar Lampung. Toko ini belum mengetahui pola belanja pada keranjang belanja konsumen. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma apriori, penerapan algoritma apriori dapat membantu menemukan jenis perangkat handphone dan berang elektronik yang paling sering terjual secara bersamaan yang nantinya akan digunakan sebagai acuan persediaan barang. Dari hasil pengujian yang dilakukan yaitu dengan membandingkan antara perhitungan secara manual dengan perhitungan yang dilakukan menggunakan tools rapidminer dengan 100 data sampel menghasilkan hasil yang sama yaitu terdapat lima belas rules. Setelah mengetahui pola belanja konsumen yang terjadi pada CV Rey Gasendra maka penulis menyarankan kepada pemilik toko agar menyediakan stok lebih banyak untuk item Tempered Glass dan Bracket TV Standar karena selama periode Desember 2020 sampai dengan Februari 2021 item tersebut paling laku terjual dengan kombinasi barang lainnya yaitu handphone dan televisi. Strategi yang dapat dilakukkan setelah mengetahui pola belanja konsumen tersebut yaitu dengan menawarkan barang yang kemungkinan yang akan dibeli secara bersamaan.Kata Kunci: Apriori, Association Rules, Confidance, Data Mining, Rapidminer
Integration of LODECI Weighting Method and SPOTIS in Employee Performance Evaluation Based on Multi-Criteria Decision Making  Fadila Shely Amalia; Dedi Darwis; Abhishek R. Mehta
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 28 No. 1 (2026): March 2026 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v28i1.12508

Abstract

Employee performance evaluation in many organizations often faces challenges due to numerous assessment criteria and potential subjectivity in the decision-making process, making the evaluation results less consistent and objective. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods have been widely used to address this problem; however, previous approaches generally still rely on subjective weight determination and do not fully consider the stability of results against data variation. Therefore, this study aims to develop a more objective and stable decision-making model by integrating the LODECI method to determine criteria weights based on data and the SPOTIS method to rank alternatives based on their distance from the ideal solution. Five evaluation criteria are used, namely productivity, work quality, discipline, teamwork, and responsibility, with data collected from eight employees as alternatives. The analysis process was carried out through the stages of constructing a decision matrix, calculating criterion weights using LODECI, and ranking using SPOTIS which produced a total distance value as a quantitative evaluation metric. The research results show that GS Employee achieved the smallest distance value of 0.058, thus ranking first, followed by CR Employee with a value of 0.086 and AN Employee with a value of 0.321. These findings indicate that the proposed model is capable of providing more measurable and consistent evaluation results. The main contribution of this study lies in the integration of objective weighting and ideal-solution-based ranking methods supported by sensitivity analysis, thereby producing a performance evaluation system that is more reliable, transparent, and robust compared to previous approaches.
Co-Authors Abhishek R. Mehta Dedi Darwis Setiawansyah Setiawansyah