Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Suteja, Ade Guna
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori dan Hash-Based Prayogi, Dhimas; Novelan, Muhammad Syahputra; Lubis, Syaiful Rahman; Rizko, M. Azhari; Suteja, Ade Guna
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.497

Abstract

Penggunaan teknologi data mining telah menjadi aspek penting dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data di berbagai sektor industri, termasuk di bidang kuliner seperti restoran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori dan teknik Hash-Based dalam proses pengolahan data transaksi penjualan.. Algoritma Apriori digunakan untuk menggali pola asosiasi dari data transaksi pelanggan, seperti kombinasi menu makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan. Sementara itu, teknik Hash-Based diterapkan untuk mengoptimalkan proses penyimpanan dan pencarian data agar lebih cepat dan hemat memori. Penelitian ini tidak hanya menjelaskan langkah-langkah implementasi dari kedua metode tersebut, tetapi juga mengevaluasi kinerjanya dari segi waktu proses dan kualitas aturan asosiasi yang dihasilkan. Dengan pengujian pada data transaksi nyata, hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan efisiensi dalam pengolahan data serta menghasilkan informasi yang berguna dalam mendukung pengambilan keputusan strategis oleh manajemen rumah makan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan sistem informasi yang cerdas dan adaptif di bidang kuliner, sekaligus menjadi referensi bagi penelitian lanjutan yang ingin menggabungkan algoritma data mining untuk kebutuhan industri kecil dan menengah di era digital.
Optimalisasi Segmentasi Citra Digital Metode Canny Edge Detection dan Thresholding Prayogi, Dhimas; Lubis, Syaiful Rahman; Rizko, M. Azhari; Suteja, Ade Guna
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1613

Abstract

Pengolahan citra digital merupakan salah satu teknik penting dalam ekstraksi informasi visual. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan beberapa tahapan pengolahan citra seperti konversi grayscale, bilateral filter, deteksi tepi Canny, dan thresholding Otsu untuk meningkatkan kualitas visual dan segmentasi objek. Gambar berwarna awal dikonversi ke grayscale untuk menyederhanakan informasi intensitas. Selanjutnya, bilateral filter diterapkan untuk mengurangi noise sekaligus mempertahankan tepi objek. Setelah itu, metode Canny digunakan untuk mendeteksi kontur objek secara akurat. Tahap akhir adalah segmentasi menggunakan metode thresholding Otsu untuk memisahkan objek dari latar belakang secara biner. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa tahapan ini dapat meningkatkan ketajaman tepi dan kejernihan objek utama pada gambar. Teknik ini sangat potensial untuk diterapkan dalam sistem klasifikasi objek, deteksi kualitas produk, serta aplikasi pertanian berbasis penglihatan komputer. Implementasi tahapan ini dapat menjadi landasan awal dalam pengembangan sistem analisis citra cerdas berbasis machine learning atau deep learning pada berbagai bidang terapan.
Co-Authors Lubis, Syaiful Rahman Muhammad Syahputra Novelan Prayogi, Dhimas Rizko, M. Azhari