APLIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENEMUKAN POLA PADA DATA PENJUALAN SWALAYAN

Wijaksono, Wisnu Khabul (2018) APLIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENEMUKAN POLA PADA DATA PENJUALAN SWALAYAN. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

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

Download (126kB) | Preview
[thumbnail of ABTRAK.pdf]
Preview
Text
ABTRAK.pdf

Download (11kB) | Preview
[thumbnail of HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING .pdf]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING .pdf

Download (366kB) | Preview
[thumbnail of DAFTAR ISI.pdf]
Preview
Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (94kB) | Preview

Abstract

Swalayan merupakan suatu tempat yang menjual berbagai macam barang-barang kebutuhan sehari-hari. Banyaknya transaksi yang terjadi mengakibatkan terjadinya tumpukan data pada database, Tumpukan data yang tersimpan di dalam database dapat dimanfaatkan secara maksimal dengan diolah lebih lanjut sehingga didapatkan suatu informasi baru yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang bertujuan untuk meningkatkan penjualan swalayan.
Data tersebut akan diolah dengan metode data mining. Data mining merupakan solusi yang dapat digunakan untuk proses ekstraksi informasi pencarian berupa hubungan dalam suatu dataset dan menampilkannya dalam bentuk pola yang menjelaskan tentang kebiasaan konsumen dalam berbelanja
Pada penelitian ini, data akan diolah dengan menggunakan Algoritma FP-Growth, algoritma fp-growth ini digunakan untuk menyelesaikan persoalan mengenai assosiasi, selanjutnya frequent itemset yang memenuhi support count diproses untuk menemukan pola penjualan.
Metode Algoritma FP-Growth diharapkan dapat menemukan pola penjualan. Output yang dihasilkan berupa pola dan juga saran peletakan kategori barang penjualan. Aplikasi ini di bangun menggunakan pemrograman php dan menggunakan MySQL sebagai database.
Katakunci : algoritma fp-growth, frequent itemset, support count, data mining, php.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eko Yuli
Date Deposited: 11 Oct 2018 03:09
Last Modified: 23 Aug 2023 06:28
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/16919

Actions (login required)

View Item View Item