Tugas Akhir

Tata Letak Barang Berdasarkan Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Studi Kasus Warkom Mart

---

Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu mini market adalah dapat diketahuinya berapa besar kemungkinan seorang konsumen membeli roti bersamaan dengan susu. Dengan pengetahuan tersebut, pemilik pasar swalayan dapat mengatur penempatan barangnya. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan selama bulan Juli dan Agustus 2016 penulis menguji hasil perhitungan menggunakan aplikasi WEKA 3.6, dilakukan dengan batas minimum Support 20% dan minimum Confidence sebesar 40%. Dengan batasan tersebut aplikasi WEKA 3.6 membentuk 2 aturan asosiasi. Salah satu aturan asosiasi yang terbentuk adalah. Salah satu aturan asosiasi yang terbentuk adalah Bungkus Nyam – Nyam Chocobery 25gr Maka Botol Ades 600ml dengan nilai Support 24% dan nial Confidence 56% yang merupakan aturan dengan nilai Confidence tertinggi. Dengan demikian, penataan barang dagangan bisa di sesuaikan dengan aturann asosiasi agar sesuai dengan pola konsumsi.
Kata Kunci : Algoritma Apriori, Data Mining, Association Rule, WEKA.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 884 FIT t

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2016

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Algoritma apriori

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Fitriana Lestari

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar