Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknika Jurnal Algoritma
iddrus
Universitas Wiraraja
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Deteksi Potensi Putus Sekolah Menggunakan Algoritma C4.5 Studi Kasus SMP di Giligenting Fauzi Helmi; Iddrus; Miftahul Arifin
Jurnal Algoritma Vol 23 No 1 (2026): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.23-1.3114

Abstract

Dropout in island regions such as Giligenting District is a crucial issue influenced by geographical and academic constraints. This study aims to predict the potential dropout risk among junior high school students using data mining techniques with the C4.5 algorithm. The dataset used consists of 358 student records covering demographic, academic, social, and economic attributes. The research stages include preprocessing, attribute weighting, and classification using RapidMiner with an 80:20 split data validation scheme. The testing results show that the model achieved an accuracy of 62.5 percent, precision of 68.42 percent, and recall of 76.47 percent. Based on attribute weight analysis, the most dominant factors influencing dropout risk are Average Grade and Distance from Home to School, followed by Attendance and Family Dependents. This study contributes as a foundation for an early warning system, enabling schools to carry out priority interventions for students with low academic indicators and long travel distances to school.
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN PADA MINI MARKET MAHARAJA Johan Dharmawan; Iddrus; Arda Gusema Susilowati
Jurnal Teknika Vol 18 No 2 (2026): SEPTEMBER
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jt.v18i2.1372

Abstract

Penelitian ini bertujuan menggali pola pembelian konsumen untuk menentukan strategi promosi dan pemberian diskon yang lebih tepat sasaran di Mini Market Maharaja melalui pendekatan data mining. Data yang dianalisis berasal dari transaksi penjualan selama dua bulan, yaitu September dan Oktober 2024, dengan total 2.502 transaksi yang mencakup 582 jenis produk.Proses penemuan aturan asosiasi dilakukan menggunakan algoritma Apriori yang dioptimalkan dengan pendekatan FP-Growth agar proses komputasi menjadi lebih cepat. Evaluasi model dijalankan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan parameter minimum support sebesar 80% dan minimum confidence sebesar 90%. Hasil analisis menunjukkan beberapa aturan asosiasi yang kuat. Temuan tertinggi mengindikasikan bahwa apabila konsumen membeli Botol Vema dan Susu Bendera Kental Manis, maka terdapat kemungkinan sebesar 90% mereka juga akan membeli Cleo Botol Tanggung, Rokok Ecer, Teh Kotak, dan Lotte Toppo. Selain itu, pembelian Rokok Gajah Baru memiliki hubungan sebesar 85% dengan pembelian Botol Vema, Cleo Botol Tanggung, Waffle Choco, serta Teh Kotak.Pola-pola yang ditemukan ini dapat dimanfaatkan secara langsung oleh manajemen sebagai dasar dalam penataan produk yang saling berkaitan serta dalam penyusunan paket promosi atau bundling guna meningkatkan penjualan secara optimal.
Co-Authors Arda Gusema Susilowati Fauzi Helmi Johan Dharmawan Miftahul Arifin