IMPLEMENTASI ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH UNTUK ANALISIS POLA ALAT YANG RUSAK DI UNIT PENUNJANG AKADEMIK PERAWATAN DAN PERBAIKAN POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA

Lestari, Rahmawati Dwi (2026) IMPLEMENTASI ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH UNTUK ANALISIS POLA ALAT YANG RUSAK DI UNIT PENUNJANG AKADEMIK PERAWATAN DAN PERBAIKAN POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (1MB)
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (9kB) | Preview
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (138kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (368kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (695kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (53kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (143kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Politeknik Negeri Sriwijaya (Polsri) melalui Unit Penunjang Akademik Perawatan dan Perbaikan (UPA) telah mencatat 4.206 laporan kerusakan fasilitas sejak tahun 2021 hingga 2026, namun sistem sebelumnya belum memanfaatkan data historis tersebut sehingga penugasan teknisi masih dilakukan secara manual dan pola kombinasi kerusakan tidak terdeteksi lebih awal. Penelitian ini mengembangkan sistem pelaporan kerusakan dan penjadwalan teknisi berbasis website dengan tiga peran pengguna, yaitu Admin, Teknisi, dan Pelapor, yang dilengkapi fitur antrian perbaikan, pengelolaan stok barang, riwayat perbaikan, serta penjadwalan otomatis yang menugaskan teknisi berdasarkan kategori alat yang dilaporkan. Sistem ini mengintegrasikan hasil Data Mining berbasis Python ke antarmuka CodeIgniter 4 melalui arsitektur REST API, menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth dan metode Association Rules untuk menemukan pola keterkaitan kerusakan berdasarkan atribut tanggal, jurusan/unit, lokasi, dan nama alat, dengan Knowledge Discovery in Databases (KDD) sebagai kerangka pemecahan masalah. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi terbaik diperoleh dari dataset seluruh status dengan grouping per ruangan, minimum support 0.01, dan minimum confidence 0.5, menghasilkan 364 association rules. Hasil analisis tersebut ditampilkan pada dashboard analisis yang dapat digunakan oleh admin sebagai informasi pendukung dalam mengidentifikasi pola kombinasi kerusakan fasilitas, sehingga pengelolaan pemeliharaan dan perencanaan kebutuhan suku cadang dapat dilakukan secara lebih terstruktur.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	FP-Growth, Association Rules, Knowledge Discovery in Databases, Sistem Pelaporan dan Penjadwalan, REST API, CodeIgniter 4
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Manajemen Informatika
Date Deposited:	27 Jul 2026 03:36
Last Modified:	27 Jul 2026 03:36
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/23393

Actions (login required)

View Item