Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.33
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING SEINASI-KESI Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Digital Teknologi Informasi Jurnal Generic Informanika Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Inovasi Teknologi The Indonesian Journal of Computer Science
Kesuma, Lucky Indra
Universitas Sjakhyakirti
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : The Indonesian Journal of Computer Science

 1 
Simulasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Dalam Menentukan Rekomendasi Kodefikasi Barang Pada Transaksi Persediaan Purwita Sari; Lucky Indra Kesuma; Ahmad Fali Oklilas; M. Ali Buchari
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 1 (2024): Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i1.3632

Abstract

Keberhasilan proses pembangunan memerlukan dukungan optimal dalam pertukaran data dan informasi antar instansi guna mencapai integrasi sistem yang seimbang antara pemerintah dan para pengguna. SAKTI, sebuah aplikasi keuangan tingkat instansi, telah dirancang untuk mengelola segala aspek keuangan, mulai dari perencanaan hingga pertanggungjawaban anggaran. Aplikasi SAKTI ini mengintegrasikan semua aplikasi satuan kerja yang ada, bertujuan untuk meningkatkan efektivitas, efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas dalam pengelolaan keuangan. Meskipun telah diimplementasikan sejak awal tahun 2022, operator komitmen masih menghadapi kendala dalam penentuan kodefikasi barang, terutama karena kurangnya familiaritas dengan tugas tersebut dan jumlah barang yang banyak sebagai referensi. Kesalahan yang dilakukan oleh operator komitmen dapat berdampak pada proses pendetailan aset pada modul persediaan dan aset. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode Algoritma Apriori dan frequent pattern growth (FP-growth) sebagai alat untuk menemukan sejumlah aturan asosiasi dari data transaksi barang yang disimpan dalam basis data aplikasi SAKTI. Hasil simulasi menunjukkan bahwa aturan yang memenuhi minimum support dan minimum confidence, dengan pemilihan terbanyak adalah Ballpoint Standar Tecno, refill tisu plastik, Lak Ban Hitam 2 Inchi Merk Daimaru, dan Ballpoint Kenko K1 (0,5) sebesar 100%.
Co-Authors Ade Sukmawati Ade Sukmawati Ahmad Fali Oklilas Ahmad Rifai Azhar Andika Putra BAKHTIAR K Bayu Wijaya Putra Darmo, Cahyo Pambudi Dite Geovani Dominica Maria Ratna Tungga Dewa Dwi Fitri Brianna Dwiki Airlambang Erly Krisnanik Eva Yuniarti Utami Frans Sudirjo Intan Hesti Indriana Lemi Iryana Lilik Suryaningsih M. Ali Buchari Marissa Cristianti Muhammad Ikhsan Anggara Naraloka, Therezia Nia Umilizah PAISAL PAISAL Pandi Adriansyah Purwita Sari Purwita Sari Putri Maharani Rudiansyah Rudiansyah Rudiansyah Rudiansyah Rudiansyah Therezia Naraloka Tuti Ayu Lestari