SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus Toko Nada)

KATO, ALDA OCTAVANIA (2018) SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus Toko Nada). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Text (JURNAL MAHASISWA) Jurnal 41513120073 Alda Octavania Kato.pdf Restricted to Registered users only Download (802kB)

Abstract

Currently, the process of digitalization has reached all societies, not least in the field of Small and Medium Enterprises (SMEs). As the business grows, manual recording for stock items makes it difficult for shop owners to analyze purchasing patterns and to provide goods that are often sold. Starting from this problem, this research is done to find frequent item set by applying Apriori Algorithm association pattern. For experimental purposes, data sets were collected in March 2018. In the experiment used a minimum value of 20% support and a value of confidence> 90%. In processing these data, researchers experience constraints because they do not find the interrelationship between each other due to dataset patterns of more "unpurchased" compared to "purchased". So the researchers tried to modify the data in order to get different results as a comparison. This data processing using Weka 3.8 Applications. Keywords : Association Rule, Market Basket Analysis, Apriori, Inventory, Data Mining, SINAPTIKA Saat ini proses digitalisasi telah menjangkau semua kalangan masyarakat, tidak terkecuali di bidang Usaha Kecil dan Menengah (UKM). Seiring berkembangnya usaha, pencatatan manual untuk stok barang menyulitkan pemilik toko dalam menganalisa pola pembelian konsumen dan menyediakan barang yang sering terjual. Berawal dari permasalahan ini, penelitian ini dilakukan untuk menemukan frequent item set dengan menerapkan pola asosiasi Algoritma Apriori. Untuk keperluan eksperimen, digunakan data set yang dikumpulkan pada bulan Maret 2018. Pada eksperimen digunakan nilai minimum support 20% dan nilai confidence >90%. Dalam mengolah data tersebut, peneliti mengalami kendala karena tidak ditemukannya keterkaitan antar barang satu sama lain dikarenakan pola dataset lebih banyak barang yang “tidak dibeli” dibandingkan dengan barang yang “dibeli”. Sehingga peneliti mencoba memodifikasi data tersebut agar mendapatkan hasil yang berbeda sebagai perbandingan. Proses pengolahan data ini menggunakan Aplikasi Weka 3.8. Kata Kunci : Aturan Asosiasi, Keranjang Belanja Pasar, Apriori, Inventory, Data Mining, SINAPTIKA

Actions (login required)

View Item