Implementasi Data Mining dengan Association Rule dalam Pengambilan Keputusan untuk Korelasi Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Apriori

Hadi, Sofyan (2016) Implementasi Data Mining dengan Association Rule dalam Pengambilan Keputusan untuk Korelasi Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Apriori. Undergraduate thesis, universitas muhammdiyah jember.

[img]
Preview
Text
Jurnal.pdf - Published Version

Download (635kB) | Preview
[img] Text
Pendahuluan.pdf

Download (451kB)
[img] Text
Abstraksi.pdf

Download (155kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (161kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (511kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (593kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (520kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (89kB)

Abstract

Penataan dan pengelompokan barang di swalayan adalah salah satu bagian dari proses manajemen. Untuk mengetahui pengelompokkan barang yang paling sering dibeli oleh konsumen membutuhkan teknik dan cara tertentu yang berhubungan dengan transaksi elektronik dari barang khususnya transaksi penjualan. Salah satu teknik yang digunakan dalam pencarian data barang yang sering berkelompok adalah menggunakan algoritma apriori sebagai bagian dari analisis data mining dalam mencari frekuensi barang-barang yang muncul bersamaan dalam transaksi elektronik. Adapun teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma apriori menggunakan analisis 2 nilai penting yaitu minimum support dan confidence. Dua nilai tersebut digunakan dengan proses iterasi untuk menemukan setiap kombinasi item barang yang disebut proses join, dan proses untuk mengeliminasi pengelompokkan barang yang tidak memenuhi minimum support yang disebut proses prune. Dari teknik – teknik yang disebutkan di atas didapatkan frekuensi dan item barang yang paling sering muncul bersamaan yang membantu management untuk menata dan mengelompokkan barang dan mengoptimalkan penataan dan pengelompokkan barang supaya pelanggan merasa nyaman. Hasil akhir kesimpulan menggunakan nilai confidence yang menggambarkan secara umum hubungan atau keterkaitan antar barang dan implementasi algoritma apriori dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi secara keseluruhan, atau pada periode tertentu saja. Dari hasil perhitungan algoritma juga dapat dianalisis bahwa proses yang membutuhkan sumber daya yang sangat besar dan waktu analisis yang lama adalah proses join antar item barang. Dengan proses kombinasi item barang yang semakin banyak menyebabkan kombinasi antar item juga semakin banyak. Hasil akhir menunjukkan perhitungan 100 item barang membutuhkan waktu yang lebih banyak dibandingkan perhitungan 20 item barang.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Sofyan Hadi (1110651144)
Uncontrolled Keywords: Apriori, barang, Association Rule dan penataan
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 15 Aug 2018 03:05
Last Modified: 11 Apr 2020 13:25
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/563

Actions (login required)

View Item View Item