Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi JAR'S (Journal of Advanced Research in Informatics)
Fhaeza, Veronnica Noer
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS HARGA SAHAM BANK MANDIRI MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK: PERBANDINGAN SPLINE TRUNCATED DAN DERET FOURIER Fadila, Risfa; Sriliana, Idhia; Hayadi, Ilham; Fhaeza, Veronnica Noer; Novianti, Pepi
Teknosains Vol 19 No 1 (2025): Januari-April
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/teknosains.v19i1.57387

Abstract

Saham Bank Mandiri merupakan salah satu bank terbesar di Indonesia yang masuk ke dalam Big four Bank. Harga saham Bank Mandiri tidak terhindar dari fluktuasi yang disebabkan oleh berbagai faktor ekonomi dan kebijakan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk memahami pola pergerakan saham Bank Mandiri, menggunakan metode regresi nonparametrik dengan membandingkan metode Spline truncated dan Deret Fourier dalam memodelkan dan memprediksi harga saham Bank Mandiri. Metode Spline truncated menangkap perubahan lokal pada data dengan membaginya menjadi beberapa segmen, sedangkan Deret Fourier menggunakan fungsi sinus dan cosinus untuk mendeteksi pola periodik. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi harga penutupan saham BMRI bulanan, inflasi Indonesia dan BI Rate dari Januari 2021 hingga Desember 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode memiliki performa yang hampir sama. Namun, Deret Fourier sedikit lebih unggul dengan nilai R^2 sebesar 92,27% memiliki 5 titik osilasi. Penelitian ini menegaskan pentingnya model nonparametrik untuk menangkap sifat non-linier harga saham, mendorong pengembangan model yang lebih adaptif.
Strategi Pemasaran Berbasis Data Analisis Pola Pembelian Konsumen Online dengan Algoritma Apriori Azizy, Nala Kamila; Fhaeza, Veronnica Noer; Hafiz, Muhammad; Sunandi, Etis
Journal of Advanced Research in Informatics Vol 3 No 2 (2025): Journal of Advanced Research in Informatics
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Wiraraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24929/jars.v3i2.4320

Abstract

Di era digital saat ini, strategi pemasaran berbasis data menjadi elemen kunci dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan algoritma Apriori dalam menentukan pola pembelian konsumen berdasarkan data transaksi penjualan online. Penerapan metode data mining digunakan untuk mengolah dataset transaksi online retail untuk mengidentifikasi aturan asosiasi antar produk yang sering dibeli bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat secara efektif mengidentifikasi kombinasi produk dengan tingkat dukungan dan kepercayaan diri yang tinggi. Aturan asosiasi yang didperoleh dapat dimanfaatkan dalam strategi pemasaran seperti rekomendasi paket (bundling), diskon, dan optimalisasi pemasaran. Dengan demikian, pemanfaatan algoritma Apriori dalam analisis data ritel online dapat meningkatkan efektivitas pemasaran dan mendorong pertumbuhan bisnis yang lebih berkelanjutan.
Co-Authors Azizy, Nala Kamila Fadila, Risfa Hayadi, Ilham Idhia Sriliana Muhammad Hafiz Pepi Novianti Sunandi, Etis