Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Media Sisfo CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Indonesian Journal of Community Services E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) jabdimasunipem
Fachruddin Edi Nugroho Saputro
Universitas Muhammadiyah Klaten
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Media Sisfo

 1 
Prediksi Penjualan Kopi Berdasarkan Cuaca Menggunakan Association Rule dan Algoritma FP Growth Fachruddin Edi Nugroho Saputro; Febrianta Surya Nugraha
Jurnal Ilmiah Media Sisfo Vol 17 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Media Sisfo
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/mediasisfo.2023.17.1.724

Abstract

Untuk dapat bersaing dengan kompetitor, pemilik cofee shop menyediakan berbagai varian menu kopi. Bahan baku kopi apabila disimpan terlalu lama mengakibatkan berkurangnya kualitas dan aroma sehingga mengakibatkan kerugian. Penelitian ini menggunakan data cuaca dan pola penjualan menu kopi menggunakan metode association rule dengan algoritma FP-Growth. Penelitian menggunakan data transaksi penjualan dan data historis perkiraan cuaca mulai bulan September sampai Maret. Atribut cuaca di menjadi 3 kategori yaitu fair, overcast, dan rain. Atribut suhu dikategorikan menjadi 3 berdasarkan rata-rata suhu tinggi dan suhu rendah menjadi panas, sedang, dan dingin. Data transaksi penjualan dan data cuaca digabungkan berdasarkan tanggal pada setiap bulannya. Data periode September sampai  Februari digunakan sebagai data training dan data Maret digunakan sebagai data evaluasi. Hasil penelitian ini adalah penambahan minimal support item dapat meningkatkan akurasi aturan-aturan yang dibentuk. Aturan dengan minimal support item 4 menghasilkan 35.14% no data, 29.73% akurasi lebih dari atau sama dengan 60%, dan 35.14% akurasi kurang dari 60%. Aturan dengan minimal support item 5 menghasilkan 31.25 % no data, 56.25 % akurasi lebih dari atau sama dengan 60%, dan 12.50% akurasi kurang dari 60%. Penggabungan data transaksi dengan data cuaca belum terlihat pengaruh yang signifikan dalam pembentukan aturan asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth.
Co-Authors Adika Sri Widagdo Adika Sri Widagdo Ardiansyah Ardiansyah Ardiansyah Ema Utami Farid Fitriadi Febrianta Surya Nugraha Febryan Hari Purwanto Fendi Sumanto Habib Ismail Krisna Nuresa Qodri Martina Endah Pratiwi Nisrina Akbar Rizky Putri Rahmad Ardhani Sri Widagdo, Adika Teguh Ansyor Lorosae Wahyu Adhi Saputro Wiwik Sariningsih Yohanes Aryo Bismo Raharjo