SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI

Henrry Bonai, Denny (2011) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI. Other thesis, UPN "VETERAN" YOGYAKARTA.

[thumbnail of abstrak.pdf]
Preview
Text
abstrak.pdf

Download (83kB) | Preview

Abstract

Analisis asosiasi adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara
suatu kombinasi item.Aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan adalah
mengetahui besarnya kemungkinan seorang pelanggan untuk membeli suatu barang
bersamaan dengan barang yang lain.Dengan pengetahuan tersebut pemilik pasar swalayan
dapat mengatur penempatan barangnya atau merancang kampanye pemasaran menggunakan
kupon diskon untuk kombinasi barang tertentu .Adapun teknik yang digunakan dalam
penelitian ini adalah algoritma apriori menggunakan 2 nilai 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 pengelompokan barang yang tidak memenuhi minimum support yang disebut
proses prune.Dari teknik-teknik yang disebutkan diatas didapatkan frekuensi dan item barang
yang paling sering muncul bersamaan yang membantu management untuk menata dan
mengelompokan barang dan mengoptimalkan persediaan produk.
Untuk membangun sistem pendukung keputusan berbasis desktop ini dibutuhkan
perangkat lunak Microsoft Visual Basic dan SQL Server sebagai datebase server.
Hasil akhir kesimpulan menggunakan nilai confidence yang menggambarkan secara
umum hubungan atau keterkaitan antara 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.

Item Type: Thesis (Other)
Subjek: T Technology > T Technology (General)
Divisions: x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Muji Isambina
Date Deposited: 12 Jan 2017 03:46
Last Modified: 12 Jan 2017 03:46
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/10814

Actions (login required)

View Item View Item