Penerapan fungsi association rule pada data mining untuk mengoptimalkan tata letak barang di Toserba menggunakan algoritma frequent pattern growth: Studi kasus Toserba BORMA Cipadung Bandung

Hidayat, Riki Irfan (2013) Penerapan fungsi association rule pada data mining untuk mengoptimalkan tata letak barang di Toserba menggunakan algoritma frequent pattern growth: Studi kasus Toserba BORMA Cipadung Bandung. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_COVER.pdf

Download (193kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_ ABSTRAK.pdf

Download (161kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_DAFTAR ISI.pdf

Download (170kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_BAB I.pdf

Download (484kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (965kB)
[img] Text (BAB III)
6_BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (176kB)
[img] Text (BAB IV)
7_BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (BAB V)
8_BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (BAB VI)
9_BAB VI.pdf
Restricted to Registered users only

Download (164kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (164kB)

Abstract

Terus bertambahnya data transaksi yang dialami oleh Toserba BORMA Cipadung menyebabkan semakin menumpuknya data tersebut, namun pemanfaatannya belum maksimal, hanya digunakan sebagai laporan penjualan saja. Dengan menggunakan Data mining data tersebut dapat lebih dimaksimalkan pemanfaatannya yaitu dengan mencari informasi yang tersembunyi dalam data tersebut, yaitu pola beli konsumen dalam berbelanja berupa kebiasaan suatu produk dibeli bersama dengan produk apa. Informasi ini dapat dijadikan salah satu referensi bagi manajer dalam menentukan tata letak barang yang optimal sebagai salah satu upaya untuk meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail. Teknik Data Mining yang digunakan adalah Association Rule yang mempunyai 2 parameter yaitu support dan confident dengan menerapkan Algoritma Frequent Pattern Growth. Hasil pencarian informasi dalam data transaksi BORMA dari tanggal 8 sampai dengan 9 April 2013 sebanyak 3.242 transaksi diperoleh informasi yaitu jika konsumen membeli Asesoris Komputer, maka akan membeli ATK dengan nilai support 4 % dan confident tertinggi yaitu 93%, dan jika konsumen membeli Mie Instant, maka akan membeli Susu Dalam Kemasan dengan nilai support tertinggi yaitu 30% dan nilai confident 33%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: assosiation rule; confident; data mining; frequent pattern growth; support;
Subjects: Data Processing, Computer Science > Systems Analysis and Computer Design
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Users 3781 not found.
Date Deposited: 03 Jul 2018 09:40
Last Modified: 01 Aug 2019 03:03
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/6241

Actions (login required)

View Item View Item