Data Mining Analisis Hasil Produksi PT. Simatelex Manufactory Batam Menggunakan Algoritma Apriori
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
Nainggolan, Francisko
Subject
004.21 Sistem Analis dan Desain Komputer
Datestamp
2024-11-05 02:35:55
Abstract :
Menambang data atau upaya untuk menggali informasi dan pengetahuan yang berharga pada database yang sangat besar disebut data mining atau Knowledge Discovery in Database disingkat KDD. Salah satual goritma yang paling populer pada teknik data mining adalah algoritma Apriori.Sedangkan dalam penemuan pola kombinasi hubungan antar item-sets digunakan Association Rules (Aturan Asosiasi). Data Mining telah diimplementasikan ke berbagai bidang, diantaranya bidang bisnis atau perdangangan, bidang pendidikan, dan telekomunikasi. Dibidang bisnis misalnya hasil implementasi data mining menggunakan algoritma Apriori dapat membantu para pebisnis dalam kebijakan pengambilan keputusan terhadap apa yang berhubungan dengan persediaan barang. Misalnya pentingnya sistem persediaan barang disuatu Perusahaan dan jenis barang apa yang menjadi prioritas utama yang harus di stok untuk mengantisipasi kekosongan barang. Karena minimnya stok barang dapat berpengaruh pada penilaian customer dan pendapatan Perusahaan.Oleh sebab itu ketersediaan berbagai jenis hasil produksi pada suatu perusahaan sebagai salah satu supplier barang?barang produksi, mutlak untuk mendukung kelancaran penyalurannya kepada customer, sehingga aktivitas pemasaran perusahaan berjalan dengan baik. Seiring dengan masalah diatas, data mining mampu menciptakan lingkungan bisnis yang inteligen,untuk menghadapi semakin tingginya tingkat persaingan bisnis perusahaan dimasa yang akan datang. Final rule dengan penentuan 80% minimum support untuk item set 2 dan item set 3 serta 70% untuk item set 4 periode data bulan juni, juli, dan agustus maka ditemukam bahwa hasil perhitungan manual dan aplikasi tanagra sudah sesuai dengan hasil bulan juni terdapat 23 data untuk item set 2 dan 8 data untuk item set 3 serta 35 data untuk itemset 4. periode juli terdapat 19 data untuk item set 2 dan 13 data untuk item set 3 serta 33 data untuk itemset 4, serta periode agustus terdapat 15 data untuk item set 2 dan 1 data untuk item set 3 serta 7 data untuk itemset 4
Menambang data atau upaya untuk menggali informasi dan pengetahuan yang berharga pada database yang sangat besar disebut data mining atau Knowledge Discovery in Database disingkat KDD. Salah satual goritma yang paling populer pada teknik data mining adalah algoritma Apriori.Sedangkan dalam penemuan pola kombinasi hubungan antar item-sets digunakan Association Rules (Aturan Asosiasi). Data Mining telah diimplementasikan ke berbagai bidang, diantaranya bidang bisnis atau perdangangan, bidang pendidikan, dan telekomunikasi. Dibidang bisnis misalnya hasil implementasi data mining menggunakan algoritma Apriori dapat membantu para pebisnis dalam kebijakan pengambilan keputusan terhadap apa yang berhubungan dengan persediaan barang. Misalnya pentingnya sistem persediaan barang disuatu Perusahaan dan jenis barang apa yang menjadi prioritas utama yang harus di stok untuk mengantisipasi kekosongan barang. Karena minimnya stok barang dapat berpengaruh pada penilaian customer dan pendapatan Perusahaan.Oleh sebab itu ketersediaan berbagai jenis hasil produksi pada suatu perusahaan sebagai salah satu supplier barang?barang produksi, mutlak untuk mendukung kelancaran penyalurannya kepada customer, sehingga aktivitas pemasaran perusahaan berjalan dengan baik. Seiring dengan masalah diatas, data mining mampu menciptakan lingkungan bisnis yang inteligen,untuk menghadapi semakin tingginya tingkat persaingan bisnis perusahaan dimasa yang akan datang. Final rule dengan penentuan 80% minimum support untuk item set 2 dan item set 3 serta 70% untuk item set 4 periode data bulan juni, juli, dan agustus maka ditemukam bahwa hasil perhitungan manual dan aplikasi tanagra sudah sesuai dengan hasil bulan juni terdapat 23 data untuk item set 2 dan 8 data untuk item set 3 serta 35 data untuk itemset 4. periode juli terdapat 19 data untuk item set 2 dan 13 data untuk item set 3 serta 33 data untuk itemset 4, serta periode agustus terdapat 15 data untuk item set 2 dan 1 data untuk item set 3 serta 7 data untuk itemset 4
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
