PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUAN POLA PENJUALAN PADA MM RIZKI ELYDA

Fernando, Ignasius A and Agarina, Melda (2023) PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUAN POLA PENJUALAN PADA MM RIZKI ELYDA. Skripsi thesis, Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya.

	Text COVER JUDUL.pdf Download (28kB)
	Text cover dalam.pdf Download (29kB)
	Text halaman pernyataan.pdf Download (614kB)
	Text Halaman Pesetujuan.pdf Download (767kB)
	Text Halaman Pengesahan.pdf Download (725kB)
	Text riwayat hidup.pdf Download (7kB)
	Text halaman persembahan.pdf Download (112kB)
	Text motto.pdf Download (44kB)
	Text abstrak.pdf Download (8kB)
	Text abstract.pdf Download (7kB)
	Text prakata (2).pdf Download (76kB)
	Text daftar isi (2).pdf Download (77kB)
	Text daftar tabel (2).pdf Download (25kB)
	Text daftar gambar (2).pdf Download (27kB)
	Text BAB 1 (2).pdf Download (134kB)
	Text BAB 2 (2).pdf Download (176kB)
	Text BAB 3 (2).pdf Download (456kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (9kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA (2).pdf Download (77kB)
	Text LAMPIRAN (2).pdf Download (105kB)

Abstract

ABSTRAK PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUANPOLA PENJUALAN PADA MM RIZKI ELYDA Tujuan penelitian ini untuk menerapkan teknik data mining menggunakan algoritma Apriori pada data transaksi yang ada di mini market Riski Elyda untuk mengetahui hasil analisis pola penjualan toko dan Menentukan pola asosiatif data transaksi produk yang sering dibeli secara bersamaan. Tahapan penelitian yang dilakukan yaitu: persiapan, tinjauan pustaka, pengumpulan data, pengolahan data mining, hasil dan pembahasan, kesimpulan dan saran. Pada tahap pengujian, peneliti melakukan percobaan terhadap keseluruhan data transaksi dengan nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang berbeda yaitu Nilai support sebesar 40% dan confidence 70%, kemudian dilakukan pengujian itemset dan rules dengan nilai minimum support yang telah ditentukan dan menghasilkan 23740 itemset dengan total max size nya adalah 3 seperti contoh air mineral (lemineral) memilik support 0,878%, kemudian telur memiliki support 0,800% dengan rules seperti Rokok (sampoerna), Rokok (gudang garam) dan sariwangi memiliki kecendrungan 73,1% untuk dibeli secara bersamaan dan memiliki nilai support 45,60%, dan dapat disimpulkan bahwa menggunakan data mining dalam hal ini secara spesifik menggunakan pendekatan algoritma apriori dalam mengekstrasi informasi tersembunyi dari data transaksi penjualan berjalan baik. Kata Kunci: Pola Penjualan, Algoritma Apriori, Rapid Miner, Data Mining.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Ilmu Komputer eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User:	fernando ignasius a
Date Deposited:	09 Jun 2023 06:06
Last Modified:	09 Jun 2023 06:06
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/11983

Actions (login required)

View Item