IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

SIAGIAN, CHRISTIN NATALIA and Khairijal, Khairijal and Permata, Dion (2014) IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI. Other thesis, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.

	Text Bab I.doc - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (57kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.docx - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (12kB)

Abstract

Pada umumnya, perusahaan distributor melakukan penyimpanan data penjualan item barang dalam setiap transaksi yang terjadi. Dengan mencari hubungan antar item dari data penjualan tersebut, manajemen perusahaan dapat mengetahui informasi yang dapat digunakan sebagai keputusan dalam kebijakan perlakuan item. Hubungan antar item dari data penjualan dapat ditemukan dengan penggalian aturan asosiasi pada metode algoritma apriori. Penggalian aturan asosiasi adalah teknik penggalian data untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Aturan asosiatif menemukan aturan-aturan tertentu yang mengasosiasikan data yang satu dengan yang lainnya. Aturan asosiasi disimbolkan dengan A⇒B, dimana A adalah antecedent dan B adalah consequent. Aturan A⇒B memiliki arti jika A maka B. Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam implementasi penggalian aturan asosiasi, salah satunya adalah algoritma apriori. Algoritma apriori menghitung pola kemunculan suatu item dalam suatu basis data dengan beberapa iterasi. Kata kunci Setiap iterasi mengkombinasikan kandidat itemset yang telah didapat, yang kemudian dihitung nilai frekuensinya. Kombinasi kandidat itemset yang memiliki nilai frekuensi lebih besar atau sama dengan minimum support digunakan sebagai kandidat itemset untuk proses iterasi selanjutnya. Proses iterasi akan berhenti apabila sudah tidak ditemukan frequent itemset. Frequent itemset adalah kombinasi kandidatjudul “IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI”. itemset yang memiliki frekuensi lebih besar atau sama dengan minimum support. Frequent itemset yang telah didapat disusun menjadi sebuah aturan A⇒B yang disertai nilai support tdan confidence, dimana A adalah item yang mempengaruhi item B dan B adalah item yang dipengaruhi item A.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	penggalian aturan asosiasi, algoritma apriori, data mining
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Unnamed user with email merinapratiwi@mail-sttdumai.ac.id
Date Deposited:	21 Jan 2021 07:08
Last Modified:	02 Nov 2021 03:01
URI:	http://repository.sttdumai.ac.id/id/eprint/296

Actions (login required)

View Item