Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Mustofa, Nazzel Maulana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Usability Testing Website Ukmindonesia Mustofa, Nazzel Maulana
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i2.4988

Abstract

penelitian ini bertujuan untuk menganalisis usability pada website ukmindonesia menggunakan metode usequisoner. Metode ini digunakan untuk mengukur kualitas website ukmindonesia.perameter untuk pengukuran Uselfuness (kegunaan), Ease of Use (kemudahan pengguna), Ease of Learning (kemudahan mempelajari), Satisfaction (kepuasan). Data diperoleh menggunakan kuisioner dengan 30 responden yang mengisi kuisioner telah melihat dan mengakses website ukmindonesia. Didapatkan bahwa hasil penelitian dibawah menunjukkan website ukmindonesia memenuhi standar usequisoner dan dapat digunakan dengan mudah oleh masyarakat umum.
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Mustofa, Nazzel Maulana; Alfarisi, Ahmad Muharram; Tholib, Abu
JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Vol. 4 No. 1 (2025): Desember 2025
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/jsitik.v4i1.710

Abstract

Latar Belakang: Di era digital, bisnis ritel menghadapi tantangan dalam memahami perilaku konsumen dan menyusun strategi pemasaran yang efektif. Market Basket Analysis (MBA) menjadi pendekatan populer untuk menganalisis pola pembelian konsumen guna mempertahankan daya saing. Tujuan: Menemukan pola pembelian pelanggan dan mengidentifikasi aturan asosiasi antar produk yang dapat dimanfaatkan dalam strategi pemasaran seperti penempatan produk, bundling, dan personalisasi.Metode: Algoritma Apriori pada dataset transaksi ritel dari Kaggle yang berisi lebih dari 90.000 entri. Data dianalisis setelah melalui tahap pra-pemrosesan dan transformasi dengan teknik one-hot encoding. Algoritma dijalankan dengan parameter minimum support 0,005 dan confidence 0,5. Hasil: Hasil menunjukkan bahwa produk “12V U1 L&G 6” memiliki nilai support tertinggi sebesar 2,92%. Pasangan produk “1.5V IND AAA ALK BULK” dan “1.5V IND AA ALK BULK” menunjukkan asosiasi kuat dengan confidence 68,9% dan lift 58,46%. Kesimpulan: Penelitian ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian konsumen dan menghasilkan aturan asosiasi yang signifikan sebagai dasar strategi pemasaran berbasis data. Penelitian selanjutnya disarankan mengeksplorasi algoritma lain seperti FP-Growth atau Eclat untuk membandingkan efisiensi dan akurasi.
Co-Authors Abu Tholib Alfarisi, Ahmad Muharram