Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
Mardiah, Ainul
Subject
004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Datestamp
2023-10-14 08:04:49
Abstract :
Penelitian ini dilaksanakan untuk mempermudah ataupun membantu para pemilik bengkel Candra Motor dalam mengelola data-data maupun arsip-arsip penjualan suku cadang motor dengan menerapkan data mining metode algoritma apriori. Data miningmerupakansuatu operasi yang menggunakan teknik atau metode tertentu untuk mencari pola atau bentuk yang berbeda dalam sebuah data yang terpilih. Data-data penjualan selama setahun dengan jumlah 15 item diseleksi menggunakan metode algoritma apriori. Algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif (association rule) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Pada algoritma apriori ditentukan frequent itemset-1, frequent itemset-2, dan frequent itemset-3 sehinggap diperoleh aturan asosiasi dari data-data yang sudah diseleksi sebelumnya. Untuk mendapatkan frequent itemset tersebut maka setiap data yang sudah diseleksi harus memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence. Pada penelitian ini menggunakan minimum support ? 7 atau 0,583 dan minimum confidence 90%. Sehingga diperoleh beberapa aturan asosiasi, dimana perhitungan pencarian aturan asosiasi secara manual dan menggunakan software WEKA 3.9 diperoleh hasil yang sama. Dengan memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence, maka suku cadang yang banyak terjual adalah ban dalam, oli Yamaha, dan oli MPX
Penelitian ini dilaksanakan untuk mempermudah ataupun membantu para pemilik bengkel Candra Motor dalam mengelola data-data maupun arsip-arsip penjualan suku cadang motor dengan menerapkan data mining metode algoritma apriori. Data miningmerupakansuatu operasi yang menggunakan teknik atau metode tertentu untuk mencari pola atau bentuk yang berbeda dalam sebuah data yang terpilih. Data-data penjualan selama setahun dengan jumlah 15 item diseleksi menggunakan metode algoritma apriori. Algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif (association rule) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Pada algoritma apriori ditentukan frequent itemset-1, frequent itemset-2, dan frequent itemset-3 sehinggap diperoleh aturan asosiasi dari data-data yang sudah diseleksi sebelumnya. Untuk mendapatkan frequent itemset tersebut maka setiap data yang sudah diseleksi harus memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence. Pada penelitian ini menggunakan minimum support ? 7 atau 0,583 dan minimum confidence 90%. Sehingga diperoleh beberapa aturan asosiasi, dimana perhitungan pencarian aturan asosiasi secara manual dan menggunakan software WEKA 3.9 diperoleh hasil yang sama. Dengan memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence, maka suku cadang yang banyak terjual adalah ban dalam, oli Yamaha, dan oli MPX
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
