Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SemanTIK : Teknik Informasi
Natalis Ransi
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo, Kendari
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE CBA (CLASSIFICATION BASED ON ASSOSIATION RULE ) MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT ISPA (INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT) Haryati Haryati; Natalis Ransi; Yuwanda Purnamasari Pasrun
semanTIK Vol 3, No 2 (2017): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (898.664 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v3i2.3149

Abstract

Infeksi pada saluran pernapasan merupakan penyakit yang umum terjadi pada masyarakat. Dari hasil rekapitulasi dan laporan medis UPT Puskesmas Lepo-Lepo, ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) adalah salah satu penyakit yang sering diderita. Hasil diagnosis yang yang diberikan hanya berupa keterangan positif atau negatif, belum ada keterangan kategori ISPA. Dalam menemukan pola penyakit ISPA diperlukan analisis terhadap pola data. Pencarian pola atau hubungan asosiatif dari data yang berskala besar sangat erat kaitannya dengan data mining. Metode yang digunakan adalah metode CBA (Classification Based on Assosiation ) dengan algoritma apriori untuk klasifikasi pola penyakit ISPA. Metode CBA mengintegrasikan teknik klasifikasi dengan teknik asosiasi data mining untuk menemukan rule. Banyak rule yang ditemukan tergantung pada minimum support dan minimum confidence. Informasi yang dihasilkan untuk selanjutnya bisa digunakan oleh dokter sebagai dasar untuk melakukan tindakan – tindakan yang diperlukan dalam menangani penyakit ISPA.Kata kunci— ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut), Data Mining, CBA (Classification Based on Assosiation ), Algoritma Apriori
IMPLEMENTASI ALGORITMAAPRIORITERHADAP STRATEGI PEMASARAN BISNIS PRODUK DI KOTA KENDARI (STUDI KASUS : PT. INDOMARCO) Anugrah Septia Ningsih; Natalis Ransi; LM Tajidun
semanTIK Vol 3, No 1 (2017): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (783.597 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v3i1.3532

Abstract

PT. Indomarco merupakan perusahaan yang bergerak di bidang distribusi makanan dan minuman. Dalam kegiatannya PT. Indomarco perlu mengetahui barang apa saja yang dibeli secara bersamaan dan yang paling banyak didistribusikan. Data penjualan yang ada pada perusahaan dapat dimanfaatkan dalam proses data mining.Salah satu metode data mining adalah Association Rule. Metode Association Rule menemukan relasi atau korelasi diantara himpunan item-item. Data diproses menggunakan konsep analisis keranjang pasar dengan Algoritma Apriori oleh karena itu dilakukan penelian untuk mengimplementasikan Algoritma Apriori dalam Strategi Pemasaran Bisnis Produk di PT.Indomarco. Algoritma Apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan association rule untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Asosiation rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari suatu hubungan item. Algoritma Apriori ini terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Hasil pengujian adalah aplikasi ini sudah dapat digunakan untuk menentukan barang apa saja yang paling sering dipesan oleh konsumen pada PT. Indomarco dan bisa diterapkan dalam bidang promosi dan penentuan strategi pemasaran. Jadi aplikasi ini nantinya bisa memilah dan memilih data yang besar selama masa penjualan produk perusahaan. Kata Kunci : Algoritma Apriori, assosiation rule, data mining, PT. Indomarco.
MEMBANGUN DATA WAREHOUSE MENGGUNAKAN METODE SNOWFLAKE SCHEMA UNTUK DATA KECELAKAAN LALU LINTAS (STUDI KASUS : POLRES KOTA KENDARI) Statiswaty Statiswaty; Ardiyanti Putri; Natalis Ransi
semanTIK Vol 3, No 2 (2017): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (454.552 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v3i2.3659

Abstract

Berita tentang kecelakaan lalu lintas adalah salah satu topik yang senantiasa menjadi pokok pembicaraan dimasyarakat. Secara statistik, angka kecelakaan lalu lintas dominan meningkat dari tahun ke tahun. Pemanfaatan teknologi data warehouse hampir dibutuhkan oleh semua instansi, agar proses integrasi bisa dilakukan dengan mudah. Tujuan penelitian data Warehouse untuk data kecelakaan lalu lintas yaitu sebagai media optimalisasi agar mampu mengintegrasikan data jumlah yang besar yang dapat membantu Polres Kota di Kendari.Pada perancangan data warehouse ini menggunakan metode snowflake schema, dimana metode tersebut dapat digunakan sebagai proses modelling untuk merancang data warehouse. Hasil akhir dari sistem ini berupa aplikasi data warehouse kecelakaan yang berguna untuk membantu Polres Kota di Kendari agar dapat mengintegrasikan data jumlah yang besar dan dapat melihat angka kecelakaan yang terjadi di Kendari setiap tahunnya. Kata kunci— Skripsi, Data Warehouse, Snowflake Schema. 
Co-Authors Anugrah Septia Ningsih Ardiyanti Putri Haryati Haryati LM Tajidun Statiswaty Yuwanda Purnamasari Pasrun