PERBANDINGAN ALGORITMA FP-GROWTH DAN
ECLAT UNTUK MENENTUKAN POLA TRANSAKSI
PADA KEBAP.IN
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Andika, Febriyanto
Subject
005.1 Programming/Pemrograman
Datestamp
2024-11-11 07:44:43
Abstract :
Kebap.in merupakan usaha dibidang kuliner, dalam menjalani usahanya. Penulis memanfaatkan data transaksi yang ada pada Kebap.in untuk membantu mencari pola penjualan yang terjadi dengan metode asosiasi sehingga usaha ini dapat menentukan menu apa saja yang sering kali dibeli oleh customer dan pola menu yang terjadi. Penulis juga memanfaatkan metode CRISP-DM untuk mengolah data yang ada pada toko sebelum dapat diolah lagi kedalam data mining dengan memakai algoritma FP-Growth dan juga ECLAT. Dengan menentukan nilai minimum support sebesar 20% serta confidence sebesar 5%, hasil aturan asosasi dengan nilai confidence terbesar yang didapat pada pengujian kedua algoritma adalah Jika Customer Membeli Menu Beef Kebab Jumbo Maka Akan Membeli Menu Beef Kebab Large dengan nilai Confidence adalah 41.18%. Dari hasil analisa dan pencarian pola pada data transaksi yang ada, dapat disimpulkan bahwa penggunaan FP-Growth terbukti lebih efisien dibandingkan ECLAT saat diterapkan pada data transaksi. karena hasil waktu eksekusi yang lebih cepat walaupun penggunaan memori yang lebih besar.
Kebap.in merupakan usaha dibidang kuliner, dalam menjalani usahanya. Penulis memanfaatkan data transaksi yang ada pada Kebap.in untuk membantu mencari pola penjualan yang terjadi dengan metode asosiasi sehingga usaha ini dapat menentukan menu apa saja yang sering kali dibeli oleh customer dan pola menu yang terjadi. Penulis juga memanfaatkan metode CRISP-DM untuk mengolah data yang ada pada toko sebelum dapat diolah lagi kedalam data mining dengan memakai algoritma FP-Growth dan juga ECLAT. Dengan menentukan nilai minimum support sebesar 20% serta confidence sebesar 5%, hasil aturan asosasi dengan nilai confidence terbesar yang didapat pada pengujian kedua algoritma adalah Jika Customer Membeli Menu Beef Kebab Jumbo Maka Akan Membeli Menu Beef Kebab Large dengan nilai Confidence adalah 41.18%. Dari hasil analisa dan pencarian pola pada data transaksi yang ada, dapat disimpulkan bahwa penggunaan FP-Growth terbukti lebih efisien dibandingkan ECLAT saat diterapkan pada data transaksi. karena hasil waktu eksekusi yang lebih cepat walaupun penggunaan memori yang lebih besar.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
