Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Teknologi Informasi MURA Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Teknologi Informasi Mura
Rahmadayanti, Fitria
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Informasi MURA

 1 
PENERAPAN METODE DATA MINING PADA KASUS KRIMINALITAS INDONESIA Rahmadayanti, Fitria; Rahayu, Rika
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 15 No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informasi Mura Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v15i1.2054

Abstract

Kriminalitas merupakan masalah yang sering terjadi di lingkungan masyarakat yang dapat mengancam keselamatan dimana saja termasuk di negara Indonesia. Berdasarkan data dari Badan Statistic tindak Kriminaitas di Indonesia sebesar 90 per 100.000 penduduk pada tahun 2021. hal itu berarti ada 90 dari 100.000 penduduk yang menjadi korban kriminalitas sepanjang tahun lalu. Ini menjadi PR pemerintah dan kepolisian republic indonesia khususnya untuk dapat menangani dan mengupayakan penanggulangan kriminalitas di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat membantu pihak kepolisian di Indonesia menganalisis data-data kriminalitas yang terjadi berdasarkan jenis kejahatan sehingga mempermudah pemerintah Indonesia dalam mengambil suatu keputusan. Metode yang digunakan pada penelitian adalah metode CRIS-DM yang terdiri dari 6 tahap yaitu Business Understanding (Pemahaman Bisnis), Data Understanding (Pemahaman Data), Data Preparation (Persiapan Data), Modelling (Pemodelan), Evaluation (Pengujian) dan Deployment (Penyebaran). Pada penelitian dilakukan pengelompokan data kriminalitas di Indonesia menggunakan Algoritma K-Means, Data yang diloah di bagi menjadi 3 Cluster yaitu Cluster tindak kriminalitas tingkat tinggi (C0), Cluster tindak kriminalitas tingkat sedang (C1) dan Cluster tindak kriminalitas tingkat renda (C2). Hasil algoritma K-Means diperoleh dengan hasil Cluster 1 dengan kategori tindak kriminalitas sangat tinggi memiliki 22 items, Cluster 2 dengan kategori tinggi memiliki 1 items dan Cluster 3 dengan kategori sedang memiliki 11 items.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA PRODUK PENJUALAN MAKANAN RINGAN Rahmadayanti, Fitria; Asminah, Asminah; Cahaya, Della Tri
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Teknologi Informasi Mura JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v16i1.2294

Abstract

Advances in technology and information today create smart innovations in business, which we can call business intelligence. Competition in the business sphere forces business people to always think about strategies and breakthroughs that can ensure the sustainability of the business being run.The purpose of this study is to accurately analyze the C4.5 algorithm in classifying the best-selling food sales products. The results of research that have been obtained that product sales that are less than 207 include food that is less in demand while sales of products that are more than 207 are among the best-selling foods. Product sales of more than 207 are the best-selling foods where there are 5 best-selling food products. While the sales of products that are less than 207 are less in demand food where there are 5 food products that are less in demand.
Co-Authors Anggraini, Inda Asminah Asminah, Asminah Cahaya, Della Tri Muntari, Siti Putriani, Resti Rahayu, Rika