ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA APRIORI TERHADAP PENEMPATAN BARANG PADA MM TUNAS HARAPAN JAYA

Sukma, Puja Widia (2019) ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA APRIORI TERHADAP PENEMPATAN BARANG PADA MM TUNAS HARAPAN JAYA. Skripsi thesis, STIKOM DINAMIKA BANGSA.

	Text BAB I.pdf Download (167kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (96kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (964kB)
	Text BAB V.pdf Download (609kB)
	Text BAB VI.pdf Download (89kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (934kB)

Abstract

Dalam dunia bisnis khususnya industri minimarket, menuntut para pelaku bisnis untuk melakukan cara agar dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran barang yang ada di minimarketnya, salah satunya dengan pemanfaatan data transaksi. Namun dengan adanya kegiatan operasional sehari-hari, data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Jumlah data yang begitu besar akan menjadi masalah bagi minimarket tersebut jika tidak bisa dimanfaatkan sebaik mungkin. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frequensi tinggi(frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi. Pada MM THJ dapat dilihat asosiasi produk tertinggi sebagai Market Basket Analysis sehingga disarankan untuk rekomendasi penyusunan tata letak barang

Actions (login required)

View Item