Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.355
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JHP17 (Jurnal Hasil Penelitian) INTEGER: Journal of Information Technology Journal of Research and Technology Jurnal Media Elektro : Journal of Electrical Power, Informatics, Telecommunication, Electronics, Computer and Control System CYCLOTRON Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Tecnoscienza KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Journal of Applied Sciences, Management and Engineering Technology (JASMET) BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering SinarFe7 Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri Berkelanjutan
Misbahul Munir
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : INTEGER: Journal of Information Technology

 1 
Pemodelan Data Penjualan pada Industri Alat Pengaman Diri (APD) Menggunakan Algoritma Apriori Misbahul Munir; Moch. Kalam Mollah; Pratama Sandi Alala
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 8, No 2: September 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2023.v8i2.5029

Abstract

Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining yang dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu item dengan item yang lainya dalam suatu dataset, pola hubungan atau kombinasi adalah suatu hal yang penting dalam menentukan strategi penjualan. Masalah yang sering terjadi perusahaan atau toko tidak mengetahui kombinasi item tersebut, tidak ada program yang mendukung untuk menunjukkan frekuensi dari itemset yang dibeli secara berkala. Tujuan pada penelitian ini adalah menemukan kombinasi itemset pada setiap transaksi yang terjadi dengan nilai confidence yang tinggi, sehingga bisa di pastikan bahwa itemset tersebut adalah item yang sering di beli oleh pelanggan. Manfaat yang bisa diambil perusahaan atau toko adalah mendapatkan hasil kombinasi dari dataset yang sudah di sediakan untuk di lakukan pengujian. Dari pengujian yang sudah dilakukan menggunakan minimum confidence 60%, dengan nilai minimum support maksimal 6 bisa menghsilkan 3 kombinasi item 100% minimum support maksimal 7 bisa menghasilkan 2 kombinasi item 100%.
Manajemen Inventory pada Industri Alat Pengaman Diri (APD) Menggunakan Algoritma Apriori Munir, Misbahul; Mollah, Moch. Kalam; Alala, Pratama Sandi
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 8, No 2: September 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2023.v8i2.5029

Abstract

Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining yang dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu item dengan item yang lainya dalam suatu dataset, pola hubungan atau kombinasi adalah suatu hal yang penting dalam menentukan strategi penjualan. Masalah yang sering terjadi perusahaan atau toko tidak mengetahui kombinasi item tersebut, tidak ada program yang mendukung untuk menunjukkan frekuensi dari itemset yang dibeli secara berkala. Tujuan pada penelitian ini adalah menemukan kombinasi itemset pada setiap transaksi yang terjadi dengan nilai confidence yang tinggi, sehingga bisa di pastikan bahwa itemset tersebut adalah item yang sering di beli oleh pelanggan. Manfaat yang bisa diambil perusahaan atau toko adalah mendapatkan hasil kombinasi dari dataset yang sudah di sediakan untuk di lakukan pengujian. Dari pengujian yang sudah dilakukan menggunakan minimum confidence 60%, dengan nilai minimum support maksimal 6 bisa menghsilkan 3 kombinasi item 100% minimum support maksimal 7 bisa menghasilkan 2 kombinasi item 100%.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdillah, Daffa`udin Abid, Muhammad Suryo Ahmad Sofyan Efendy Alfi Bahar Ali Djamhuri Amrozy Muharamin Anis Wulan Sari Anita Theresia Kurniawati Anita Theresia Kurniawati, Anita Theresia Bagus S, Alfian T Bahardimas Yanuar Ari Leksono Desmas Arifianto Patriawan Echwan Muliyana Ekamani Putra Elfira Dyah Ekawati Erdhianto, Yoniv Erdianto, Yoniv Firmansyah, Riza Agung Hari Agus Sujono HM, Gatot Basuki Huda, Mochammad Syamsul Ilham Aji Shah Putro Ilham Maulana Jatmiko Ilmiatul Masfufiah Ilmiatul Masfufiah Imam Taufik Ipung Nur Ifan Meynardo Dhanysa Setya Moch. Kalam Mollah Mochammad Kalam Mollah Moh. Hasbi Ash Shiddieqy Mollah, Mochammad Kalam Muchamad Kurniawan, Muchamad Muhammad Rifqi Zhuliansya Muharom, Syahri Nasyith Hananur Rohiem Nasyith Hananur Rohiem Nasyith Hananur Rohiem Nasyith Hananur Rohiem Novian Patria Uman Putra Novian Patria Uman Putra Novian Patria Uman Putra Novian Putra Uman Putra Novie Elok Setiawati Pratama Sandi Alala Pratama Sandi Alala Rahman Hakim Nasrulloh Rosmaliati, Rosmaliati Septyan, Mamat Setyawati, Indah Sulistyowati, Riny Suparjo Suparjo Suparto Suparto Suparto Suparto Titiek Suheta Trisna Wati Trisna Wati Trisna Wati, Trisna Wahyu Hendra Prasetya Wahyu Setyo Pambudi Wulan Sari, Anis Yoniv Erdianto Yulianto Agung Prabowo