Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Rosianti, Noviana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PEMASARAN PRODUK DI TOKO RETAIL X Safitry, Dwy Laila; Rosianti, Noviana; Divayaning, Erin; Zidan, Husein; Arnecia, Zahra Jane; Paryudi, Iman; Veritawati, Ionia; Nursari, Sri Rezeki Candra
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12429

Abstract

Analisis pola pembelian konsumen telah menjadi kunci keberhasilan dalam industri retail modern yang semakin kompetitif. Meskipun demikian, banyak toko retail masih menghadapi tantangan dalam menganalisis data transaksi mereka secara efektif, yang dapat menghambat optimalisasi strategi pemasaran dan manajemen inventori. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Apriori guna melakukan market basket analysis pada data transaksi Toko retail X. Toko retail X merupakan sebuah platform e-commerce yang menjual berbagai hadiah dan peralatan rumah tangga. Melalui penerapan algoritma Apriori, penelitian ini berhasil mengidentifikasi beberapa association rule yang kuat antar produk, seperti kombinasi set Regency Teacup and Saucer, set Jumbo Bag, dan tea party set. Hasil analisis ini dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran, termasuk penawaran bundling, dan rekomendasi produk yang lebih tepat sasaran, sehingga berpotensi meningkatkan penjualan dan tingkat kepuasan pelanggan
Analisis Sentimen Ulasan Penumpang Maskapai Low Cost Carrier (LCC) Menggunakan Algoritma XGBoost Dan Cosine Similarity Rosianti, Noviana; Veritawati, Ionia
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 2 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 2 Juli 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v10i2.5465

Abstract

Indonesia menjadi negara dengan kapasitas penerbangan terbesar di ASEAN pada tahun 2025. Halini dapat terjadi dikarenakan Indonesia merupakan negara yang mempunyai lebih dari 17.000 pulau sehinggamenjadikan transportasi sebagai sarana untuk menghubungkan antar wilayah di Indonesia. Salah satutransportasi udara yang dapat digunakan adalah pesawat. Di Indonesia market share pesawat didominasidengan pesawat jenis low cost carrier (LCC). Menurut pengamat penerbangan, dominasi yang terjadi padamarket share bukanlah sebuah monopoli melainkan karena pasar penerbangan domestik masih memilikibanyak pemain. Sehingga persaingan maskapai saat ini tidak terbatas pada harga melainkan pada faktor lainseperti keberagaman rute, jadwal penerbangan, dan persepsi penumpang terhadap kualitas layanan. Karenahal inilah diperlukan penilaian terhadap pelayanan yang diberikan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukanuntuk membantu maskapai melakukan penilaian terhadap pelayanan yang telah diberikan, melalui analisissentimen dari data Citilink dan Lion Air menggunakan metode XGBoost untuk klasifikasi kelas berdasarkanulasan dari kedua maskapai tersebut. Penelitian ini memberikan hasil yaitu, analisis sentimen dapat diterapkandengan menggunakan algoritma XGBoost baik untuk data Lion maupun data Citilink. Dari hasil tersebut dataCitilink memperoleh pemodelan dengan hasil terbaik seperti akurasi sebesar 82% presisi 79% recall 70% danF1 Score 74%. Sedangkan data Lion mendapatkan pemodelan terbaik dengan akurasi 87% presisi 67% recall59% dan F1 score 0,63%. Selain itu, Cosine Similarity dapat membantu menemukan anomali di dalam datasehingga hasil dari akurasi model yang digunakan dapat meningkat.
Co-Authors Arnecia, Zahra Jane Divayaning, Erin Ionia Veritawati Paryudi, Iman Safitry, Dwy Laila Zidan, Husein