Analisa Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Data Mining dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Edukits Batam Centre)

Lowensky, Elnas (2024) Analisa Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Data Mining dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Edukits Batam Centre). Skripsi thesis, Prodi Sistem Informasi.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (4MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (488kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (853kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis data transaksi salah satu toko stationary di kota Batam tepatnya adalah edukits Batam Centre, karena toko merupakan usaha yang terkenal dan tentunya banyak diminati konsumen tentunya banya data yang telah terkumpul selama ini. Dari transaksi yang terjadi selama ini data-data tersebut hanya di simpan dalam bentuk file arsip saja tanpa diolah atau digunakan untuk kemajuan usaha kedepannya. Untuk menganalisis research ini memanfaatkan metode aturan asosiasi algoritma apriori, dengan melihat nilai support dan confidence tertinggi yang ditetapkan sehingga hasil penelitian ini didapatkan nilai support untuk produk yang dikategorikan Kertas Cetak sebanyak 71%, Kategori Aksesoris sebesar 74%, dan 77% untuk kategori lainnya yakni barang perlengkapan lain-lain, sedangkan barang atau produk lem dan yang termasuk ke perekat didapatkan sebanyak 72%. Dengan menggunakan algoritma apriori maka didapatkan 2 rules yaitu dengan antecedent nilai Alat Tulis, consequent Aksesoris dihasilkan nilai support 65% dan Confidence sebesar 84,4%. Kemudian aturan kedua yaitu antecedent aksesoris, consequent alat tulis dengan menghasilkan nilai support 65% dan nilai confidence sebesar 88.4%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Association Rules, Apriori, Datamining, Stationary: Association Rules, A priori, Datamining, Stationary
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Kecerdasan Buatan 500 Ilmu Alam dan Matematika > 510-519 Matematika > 518.1 Algoritma
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Sistem Informasi
Depositing User:	Lia Priscilla
Date Deposited:	21 May 2024 02:32
Last Modified:	21 May 2024 02:32
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/6165

Actions (login required)

View Item