Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.829
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Industrial Research Workshop and National Seminar Journal of Mathematics Instruction, Social Research and Opinion Journal of General Education and Humanities Jurnal Riset Manajemen, Bisnis, Akuntansi dan Ekonomi (JAMBAK) Journal of Computation Science And Artificial Intelligence INFOKOM PATEMON: Multidisciplinary Research
Asep Kosasih
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Poltek Cirebon
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : infokom

 1 
ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI KOLEKSI BUKU FAVORIT PADA DINAS PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN Siti Ariani; Wahyu Ariandi; Asep Kosasih; Aufan Afri Nur Faizan
INFOKOM Vol. 19 No. 1 (2026): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Abstract

aa
IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PENJUALAN MESIN DAN BAHAN BAKU PADA GLORY DIGITAL SABLON Asep Kosasih; Badrudin Hadibrata; Ani Budiati Agustin
INFOKOM Vol. 18 No. 1 (2025): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Abstract

Penjualan merupakan faktor terpenting bagi sebuah perusahaan. Karena dengan adanya penjualan,maka suatu perusahaan akan mendapat keuntungan yang lebih supaya dapat melanjutkan usaha tersebut. Glory Digital Sablon merupakan perusahaan yang menyediakan berbagai macam kebutuhan yang berhubungan dengan sablon digital. Beragam jenis mesin dan bahan baku sablon di gudang sangat banyak namun persediaan stok barang yang diminati oleh konsumen ternyata sedikit bahkan sampai kosong. Permintaan konsumen yang tidak menentu seiring keperluan yang semakin tinggi, mengakibatkan kekurangan stok di gudang. Jika barang yang dibutuhkan kosong maka konsumen bisa pindah ke toko lain untuk memenuhi kebutuhannya dan dapat mengakibatkan omset jadi menurun karena sedikitnya pemasukan sehingga akan berdampak kerugian. Data mining merupakan proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan pengetahuan terkait dari database besar. Metode K-Nearest Neighbor merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data contoh yang mempunyai jarak paling dekat dengan objek tersebut. Selanjutnya data produk dihitung menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan menghasilkan 3 kategori yang sudah ditentukan yaitu kurang laris (1), cukup laris (2), sangat laris (3). Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa pihak Glory Digital Sablon dapat mengantisipasi kekurangan stok barang terlaris berdasarkan hasil pengujian dan dapat membantu mempermudah perencanaan penyediaan stok barang, sehingga Glory Digital Sablon tidak mengalami kerugian.
ALGORITMA HASH BASED UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PAKET MENU PADA WARUNG D’KRIUK Siti Ariani; Wahyu Ariandi; Asep Kosasih; Dedi Kurniawan
INFOKOM Vol. 18 No. 2 (2025): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Abstract

Teknologi sangat berpengaruh di dunia persaingan bisnis yang semakin ketat sehingga pebisnis harusmencari strategi untuk meningkatkan hasil penjualan di tengah persaingan bisnis. Penjual kuliner haruspintar dalam memanajemen stok maupun membuat strategi dalam menjual makanan dan minuman. Datatransaksi dapat diolah menjadi informasi yang dibutuhkan untuk meningkatkan hasil penjualan, salahsatunya dapat dijadikan sebagai Analisa aturan asosiasi transaksi pembeli dalam melakukan pembelianmakanan dan minuman sehingga dapat mendukung pengambilan sebuah keputusan terhadap persediaanmakanan minuman dan dapat membantu pemilik dalam merekomendasikan makanan dan minumanlainnya kepada pembeli dalam strategi cross selling. Mengetahui makanan dan minuman yang seringdibeli akan menjadi prioritas utama yang harus disediakan agar tidak terjadi kekosongan stok. Dalammasalah ini data mining sangatlah diperlukan untuk mengelola data transaksi penjualan makanan danminuman pada Warung D’Kriuk menggunakan Algoritma Hash Based. Algoritma Hash Based yangdapat menentukan frequent itemset dari kandidat itemset secara optimal. Dalam penerapannya dalampenentuan aturan asosiasi penjualan makanan dan minuman dengan menerapkan Algoritma Hash Basedhingga mendapatkan frequent itemset untuk 3 itemset Ayam Geprek Sambel Korek, Nasi Putih dan Aqua600ml yang merupakan kombinasi 3 itemset menu makanan yang diprioritaskan dalam penjualan dengannilai support 10% dan confidance 50%.
Co-Authors Ade Maulana Alvi Velayati Angel Imannuel Ani Budiati Agustin Aufan Afri Nur Faizan Badrudin Hadibrata Bagus Pamungkas Bayu Pangestu Cecep Sunardi Dedep Anggara T. Dedi Kurniawan Ilman Kadori Kosim M. Gillang Chandra Permana Siti Ariani Tandi Sutandi Vina Andita Pratiwi Wahyu Ariandi