Muhtarus S, Achmad (2017) Penerapan Association Rule pada Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori di Senyum Media Jember. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.
|
Text
JURNAL.pdf - Published Version Download (640kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.unmuhjember.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
PENDAHULUAN.pdf Download (550kB) |
|
|
Text
ABSTRAKSI.pdf Download (90kB) |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (154kB) |
|
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (434kB) |
|
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (502kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (288kB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (106kB) |
Abstract
Kemajuan teknologi menuntut sebuah usaha untuk mengikuti perkembangannya. Data transaksi penjualan dapat di jadikan suatu yang berguna dalam menyusun strategi penjualan yang ada di senyum media. Dalam hal ini strategi penjualan yang dimaksud adalah untuk melihat variasi item yang ada pada transaksi penjualan menggunakan data mining dengan teknik association rule. Dalam association rule yang akan di proses tergantung pada minimum support dan minimum confindence yang ditentukan. Besar kecil minimum support dan minimum confindence yang ditentukan sangat berpengaruh pada rule yang dihasilkan, semakin besar minimum support dan minimum confindence yang ditentukan maka rule yang terbentuk akan semakin sedikit, begitu juga sebaliknya. Semikin tinggi nilai minimum support yang ditentukan juga sangat berpengaruh pada frequent itemset yang dihasilkan. Semakin tinggi nilai minimum support maka itemset yang terbentuk akan semakin sedikit. Frequent itemset yang terbentuk sangat berpengaruh pada confidence yang akan di hasilkan. Semakin sedikit frequent itemset yang terbentuk maka confidence yang dihasilkan juga akan semakin sedikit. Penentuan minimum confidence sangat berpengaruh pada kuat lemahnya rule yang terbentuk. Semakin besar minimum confidence maka rule yang terbentuk akan semakin kuat, akan tetapi variasi item akan semakin sedikit. Dalam proses association rule ini menggunakan algoritma apriori.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Assosiation Rule, Algoritma Apriori, Support, Confidence | ||||||
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | ||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | ||||||
| Department: | ["eprint_fieldopt_department_KODEPRODI55201#TEKNIKINFORMATIKA" not defined] | ||||||
| Depositing User: | Hendri UF | ||||||
| Contributors: |
|
||||||
| Date Deposited: | 23 Aug 2018 01:03 | ||||||
| Last Modified: | 12 Sep 2019 10:53 | ||||||
| URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/581 |
Actions (login required)
 |
View Item |