Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Raka Pramuja Ananda, Syaelan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Pola Pembelian Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Belanja Supermarket Raka Pramuja Ananda, Syaelan; Prayoga Yudhi Putra, Latief; Ramadhan Oktaviano, Alberthino; Sulanjari, Titi; Nur Farida, Azzah; Arum Sari, Aprilisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/p8h17364

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis pola asosiasi produk pada transaksi supermarket menggunakan algoritma Apriori. Dataset publik dari Kaggle (350 transaksi, 9 item) diolah melalui tahap data cleaning dan transformasi one-hot encoding. Dengan parameter minimum support 0.4 dan minimum confidence 0.5, hasil menunjukkan kombinasi Telur-Minyak-Tepung sebagai frequent itemset dominan (support 48.57%). Aturan asosiasi terkuat teridentifikasi pada relasi {Telur, Minyak} ? {Tepung} dengan confidence 84.58% dan lift ratio 1.24, mengindikasikan peningkatan probabilitas pembelian Tepung sebesar 24% ketika Telur dan Minyak dibeli bersamaan. Temuan ini merekomendasikan strategi penempatan produk berdekatan, bundling promosi, dan alokasi stok sinergis. Penelitian membuktikan efektivitas Apriori dalam identifikasi pola pembelian, meski terbatas pada hubungan linear antar item. Implementasi hasil dapat menjadi dasar pengambilan keputusan strategis di sektor ritel berbasis data.
Sistem Monitoring dan Kontrol Otomatis pada Greenhouse Hidroponik Raka Pramuja Ananda, Syaelan; Arkanatha Yoen Restu Zain , Arga; Maula Rif’at, Nafi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/m9xraf27

Abstract

Budidaya hidroponik dalam greenhouse memerlukan pengendalian lingkungan yang optimal untuk meningkatkan produktivitas tanaman. Namun, sistem manual atau kurang terintegrasi seringkali tidak mampu memantau parameter lingkungan secara real-time dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring dan kontrol cerdas berbasis Internet of Things (IoT) pada greenhouse hidroponik untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan lingkungan. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, desain perangkat keras (mikrokontroler ESP32, sensor DHT11, LDR, dan water level), pengembangan antarmuka pengguna berbasis aplikasi Blynk, serta integrasi dan pengujian sistem. Hasil menunjukkan sistem mampu mengatur suhu, kelembaban, intensitas cahaya, dan ketinggian air secara otomatis berdasarkan data sensor. Pompa air diaktifkan ketika ketinggian air di bawah 7 cm, kipas menyala saat suhu melebihi 30°C, dan paranet menutup otomatis jika nilai output sensor melebihi 500 dan, paranet akan membuka otomatis jika nilai output sensor lebih dari 500. Pemantauan real-time melalui aplikasi menunjukkan waktu respons kurang dari 5 detik. Sistem ini mengurangi ketergantungan intervensi manual, memungkinkan kontrol jarak jauh, dan berpotensi meningkatkan produktivitas hidroponik secara berkelanjutan melalui presisi pengaturan lingkungan.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Arkanatha Yoen Restu Zain , Arga Maula Rif’at, Nafi Nur Farida, Azzah Prayoga Yudhi Putra, Latief Ramadhan Oktaviano, Alberthino Sulanjari, Titi