Penerapan Data Mining Penjualan Rumah dengan Menggunakan Algoritma Apriori

Manullang, Frengki (2020) Penerapan Data Mining Penjualan Rumah dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Skripsi thesis, Prodi Teknik Infomatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (995kB)
	Text bab IV s.d bab V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mulai memasuki bagian terpenting dalam suatu bidang pekerjaan, informasi yang di dapat dalam suatu pekerjaan menyangkut hal umum dan khusus. Komputer merupakan salah satu hasil dari perkembangan teknologi canggih yang dapat digunakan untuk membantu segala jenis pekerjaan termasuk transaksi pada pekerjaan bisnis dengan kemudahan yang ada didalam software komputer seorang user dapat melakukan operasional transaksi dengan cepat. Penggunaan komputer juga dibutuhkan oleh seorang marketing penjualan rumah. PT. Glory Point adalah perusahaan yang bergerak dibidang Developer, berkedudukan diwilayah kota Batam. Penjualan rumah pada perusahaan PT. Glory Point saat ini masih belum stabil dan mengakibatkan banyaknya rumah kosong dan tidak terawat karena tidak laku serta tempatnya yang jauh dari area transportasi umum, tempat pusat perbelanjaan, serta perkotaan. Jumlah unit perumahan pada PT. Glory Point berjumlah 236 unit diantaranya tipe 36/96, tipe 36/72b, tipe 42/78, tipe 46/84 dan tipe 36/72a yang terdiri dari 30 unit permasing-masing tipe, tipe 52/91 (23 unit), tipe 52/105 (20 unit), tipe 60/59 (20 unit), tipe 84 (12 unit), tipe 105 (11 unit). Dengan banyaknya data, maka dibutuhkan sebuah metode agar mempermudah hasil prediksi dalam penjualan rumah dengan menggunakan metode algoritma apriori dan bantuan software tanagra. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Data mining yang bersumber dari data komputer dan data transaksi penjualan kemudian diolah menggunakan metode algoritma apriori. Dengan perhitungan algoritma apriori maka diperoleh hasil penjualan rumah bertipe yang paling banyak dibeli oleh konsumen yaitu tipe 36/96, tipe 36/72b, tipe 42/78, tipe 46/84 dan tipe 36/72a dengan nilai minimum support 30% dan nilai confidence 90% dengan finale rule yang diperoleh sebanyak 12 rules.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Data mining, Penjualan rumah, Algoritma Apriori, Software Tanagra:: Data mining, Home sale, Apriori algorithm, Tanagra software
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 005.4 Sistem Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Lia Priscilla
Date Deposited:	24 Nov 2022 11:35
Last Modified:	24 Nov 2022 11:35
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/2381

Actions (login required)

View Item