MARKET BASKET ANALYSIS TREN HIJAB MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Diketahui perekonomian Indonesia sedang pemulihan akibat pandemi Covid 19 Toko, restoran, hingga pusat perbelanjaan yang biasa ramai pengunjung kini nampak sepi pengunjung akibat adanya anjuran untuk membatasi aktivitas di luar rumah. Bahkan tidak sedikit pula karyawan dari berbagai perusahaan terpaksa dirumahkan akibat pandemi. Covid 19 memang membawa dampak buruk bagi sektor industri, namun disisi lain, ini waktu yang tepat untuk membuka usaha secara mandiri dengan memanfaatkan teknologi. Untuk melakukan strategi pemasaran perlu adanya ilmu data mining menggunakan algoritma apriori untuk mendapatkan informasi asosiasi data barang dari data transaksi penjualan dapat melihat pola pembelian konsumen. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur yaitu support  dan confidence. Hasil dari pengolahan data 30 transaksi melalui Market Basket Analysis terdapat 1 pola asosiasi yang memenuhi syarat adalah jika membeli BLM Kids maka akan membeli BPM Kids dengan confidence tertinggi= 28.58%. Untuk Pola yang didapat bisa digunakan untuk memberikan diskon atau bundling terhadap pola pembelian

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI HELPDESK TICKETING BERBASIS WEB PADA PT. HFSA TANGERANG

Perkembangan sistem informasi di masa sekarang sudah banyak membantu berbagai aspek pekerjaan. Helpdesk merupakan unit yang menangani masalah IT dalam suatu organisasi. sistem kerja Helpdesk yaitu melayani kebutuhan pelanggan yang memiliki keluhan dengan cara sistem penomoran. Penggunaan teknologi helpdesk menjadi solusi tepat untuk perusahaan besar, penggunaan teknologi informasi  semakin penting keberadaanya untuk mengelola informasi dengan cepat dan akurat dan mampu menyimpan dalam suatu history yang bisa dipertanggung-jawabkan untuk dijadikan acuan dan referensi pembenahan sistem di masa mendatang.  PT. Henkel Footwear and Speciality Adhesives (HFSA) Tangerang adalah perusahaan yang bergerak dibidang industri teknologi perekat. Dalam menunjang proses bisnis perusahaan, PT. HFSA Tangerang menggunakan sistem komputer dan terdapat divisi IT yang menangani berbagai permasalahan berkaitan dengan teknologi informasi. Proses manajemen permasalahan masih menggunakan pencatatan manual, sehingga terdapat kendala antar teknisi atau resolver team dalam menangani permasalahan. Dengan metode menual, penyajian laporan juga tidak bisa dilakukan secara cepat. Sehingga untuk mempermudah divisi IT dalam mengelola permasalahan yang masuk, maka dibutuhkan sistem yang dapat menangani kebutuhan tersebut. Sistem informasi helpdesk ticketing berbasis web dapat diakses menggunakan web browser dari berbagai sistem operasi. Model pengembangan yang digunakan dalam perancangan sistem informasi helpdesk ticketing ini adalah RAD (Rapid Application Development) yang terdiri dari beberapa tahapan. Tujuan dari penelitian ini adalah sistem helpdesk ticketing berbasis web yang diaplikasikan dapat bermanfaat bagi karyawan PT. Henkel Footwear and Speciality Adhesives (HFSA) Tangerang, terutama divisi IT dalam mengelola incident ticket

Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product (WP) Pada PT. Quantex Tangerang

Sumber Daya Manusia merupakan salah satu faktor penting yang harus dimiliki oleh sebuah perusahaan. Dengan adanya Sumber Daya Manusia yang berkualitas dan berkompeten dapat meningkatkan produktifitas kinerja perusahaan tersebut. Upaya yang dapat dilakukan untuk mendapatkan Sumber Daya Manusia yang berkualitas dan berkompeten yaitu dengan diadakannya rekrutmen karyawan, dimana rekrutmen merupakan proses untuk mencari, menarik, dan memilih seorang/pelamar untuk mengisi bagian yang kosong dalam sebuah perusahaan. PT. Quantex Tangerang saat ini dalam rekrutmen karyawannya masih dilakukan secara manual, sehingga hasilnya tidak maksimal dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Sistem pendukung keputusan dapat dijadikan salah satu alternatif pemecah masalah dalam proses pengambilan keputusan rekrutmen karyawan dengan menggunakan metode weighted product. Penentuan samplingnya menggunakan teknik nonprobability sampling dengan pendekatan sampling purposive. Terdapat 4 kriteria yang digunakan antara lain administrasi, tes wawancara, tes psikotes, dan tes kesehatan. Hasil yang diperoleh selanjutnya dapat membantu PT. Quantex Tangerang dalam menentukan alternatif calon karyawan tertinggi yang sesuai dengan kriteria perusahaan

Analisis Pengaruh Penggunaan Google Classroom Terhadap Efektivitas Pembelajaran Siswa Sman 95 Jakarta Barat

Penggunaan e-learning tidak lepas dari layanan internet karena teknologi pembelajaran yang tersedia sangat lengkap, dengan memanfaatkan Goole Classroom ini maka guru dan siswa akan tersambung secara digital. Salah satu contoh bidang yang banyak memperoleh manfaat dari perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi adalah bidang pendidikan. Dengan diberlakukannya kebijakan pemerintah Sosial Distancing akibatnya seluruh sekolah di Indonesia harus diliburkan dan kemudian diterapkannya sistem Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ). Tujuan dari penelitian untuk mengetahui dampak penggunaan Google Classroom terhadap keefektifan siswa belajar. Metode yang digunakan adalah TAM dengan perhitungan menggunakan SPSS 16.0. Hasil penelitian terdapat pengaruh signifikan penggunaan Google Classroom terhadap efektivitas pembelajaran siswa SMAN 95 Jakarta Barat dengan nilai t hitung > t tabel (0,690 > 0,284) nilai signifikansi 0,05. Artinya penggunaan Google Classroom berpengaruh terhadap efektivitas pembelajaran

ANALISA SENTIMEN TERHADAP REVIEW PRODUK KECANTIKAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Saat ini produk kosmetik sudah menjadi kebutuhan utama kaum wanita yang merupakan target dari segi jenis maupun brand sebuah kosmetik. Namun tidak semua kosmetik memiliki kualitas yang baik sesuai dengan kebutuhan konsumen, maka dari itu agar tidak salah memilih produk, disediakan website yang berbentuk opini yang sudah mencoba produk tersebut, dan agar tidak memakan waktu lama untuk melihat review dari berbagai opini yang ada di website, oleh karena itu analisis sentimen merupakan salah satu solusi mengatasi masalah untuk mengelompokkan opini atau review kosmetik dengan cara pengklasifikasian review tersebut menjadi opini positif atau negatif secara otomatis. Data review yang akan diuji merupakan emoticon dan kata sifat yang sudah diberi label secara manual. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes memiliki kelebihan yaitu sederhana, cepat dan memiliki akurasi yang tinggi. Nilai akurasi yang dihasilkan akan menjadi tolak ukur untuk mencari model penguji yang terbaik untuk kasus klasifikasi sentimen. Dengan menggunakan RapidMiner diketahui bahwa 110 data negatif terklasifikasi 85 data dinyatakan negatif sesuai prediksi dan 25 data diprediksi positif tetapi hasilnya negatif, begitu juga 110 data positif terklasifikasi 92 sesuai prediksi dan 18 data diprediksi negatif tetapi hasilnya positif. Berdasarkan hasil perhitungan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 80.45%.