ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA HASH
BASED PADA MARKET BASKET ANALISIS ( STUDI KASUS : TOKO REYMART
KOTABUMI UTARA)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Teknokrat Indonesia
Author
Rahma, Arfinia
Subject
Algoritma dan Pemrograman
Datestamp
2021-12-10 02:16:04
Abstract :
Toko sembako sekarang ini mengalami persaingan di dunia bisnis yang semakin ketat membuat pelaku bisnis harus berfikir keras dalam menyusun strategi untuk menghadapi persaingan. Dalam menyusun strategi yang menguntungkan pelaku bisnis dapat memanfaatkan teknologi informasi. Teknologi informasi dapat membantu perusahaan bisnis dalam menjalankan usaha bisnisnya. Dalam hal ini perusahan bisnis dapat memanfaatkan data yang dihasilkan oleh sistem informasi untuk membantu dalam pengambil keputusan jika diolah dengan benar, data tersebut dapat menghasilkan informasi yang berharga. Data Mining adalah proses menggunakan Teknik Statistik matematika kecerdasan buatan dan Machine Learning untuk mengentraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar / Data Warehouse (Kennedi Tampubolon,2013).pada penelitian ini peneliti menggunakan algoritma Apriori dan Algoritma Hash Based untuk menentukan Pola Belanja Konsumen atau Keranjang belanja konsumen data yang digunakan sebanyak 1023 data transaksi dengan nilai minimum 0,03 dan Confidence 0,5 Hasil penelitian ini menghasilkan Algoritma Apriori menghasilkan 7 rules dan terbentuk kombinasi 2 item dengan kekuatan aturan 13,14% dan akurasi sebesar 92,80% . Algoritma Hash Based 7 Rules dan terbentuk sebanyak 2 itemset dengan kekuatan aturan 14,35% dan membentuk akurasi sebesar 107,76%. Dari hasil perbandingan algoritma dapat disimpulkan bahwa Algoritma Hash Based lebih baik dibandingkan Algoritma Apriori. Kata Kunci: Data Mining, Assosiation Rules, Market Basket Analisis, Algoritma Apriori, Algoritma Hash Based, Rapid miner
Toko sembako sekarang ini mengalami persaingan di dunia bisnis yang semakin ketat membuat pelaku bisnis harus berfikir keras dalam menyusun strategi untuk menghadapi persaingan. Dalam menyusun strategi yang menguntungkan pelaku bisnis dapat memanfaatkan teknologi informasi. Teknologi informasi dapat membantu perusahaan bisnis dalam menjalankan usaha bisnisnya. Dalam hal ini perusahan bisnis dapat memanfaatkan data yang dihasilkan oleh sistem informasi untuk membantu dalam pengambil keputusan jika diolah dengan benar, data tersebut dapat menghasilkan informasi yang berharga. Data Mining adalah proses menggunakan Teknik Statistik matematika kecerdasan buatan dan Machine Learning untuk mengentraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar / Data Warehouse (Kennedi Tampubolon,2013).pada penelitian ini peneliti menggunakan algoritma Apriori dan Algoritma Hash Based untuk menentukan Pola Belanja Konsumen atau Keranjang belanja konsumen data yang digunakan sebanyak 1023 data transaksi dengan nilai minimum 0,03 dan Confidence 0,5 Hasil penelitian ini menghasilkan Algoritma Apriori menghasilkan 7 rules dan terbentuk kombinasi 2 item dengan kekuatan aturan 13,14% dan akurasi sebesar 92,80% . Algoritma Hash Based 7 Rules dan terbentuk sebanyak 2 itemset dengan kekuatan aturan 14,35% dan membentuk akurasi sebesar 107,76%. Dari hasil perbandingan algoritma dapat disimpulkan bahwa Algoritma Hash Based lebih baik dibandingkan Algoritma Apriori. Kata Kunci: Data Mining, Assosiation Rules, Market Basket Analisis, Algoritma Apriori, Algoritma Hash Based, Rapid miner
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
