IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA PENJUALAN DI KEDAI BANG JAIM BERBASIS WEB

Djalle, Muhammad Riezky Ananda Andhiejaya (2020) IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA PENJUALAN DI KEDAI BANG JAIM BERBASIS WEB. Undergraduate thesis, Universitas Satya Negara Indonesia.

	Text MUHAMMAD RIEZKY ANANDA ANDHIEJAYA DJALLE - ABSTRAK.pdf Download (1MB)
	Text MUHAMMAD RIEZKY ANANDA ANDHIEJAYA DJALLE - BAB I.pdf Download (811kB)

Abstract

Beberapa tahun terakhir wilayah Tangerang Selatan mulai mengalami pertumbuhan, dikarenakan wilayah tersebut sangat berdekatan dengan ibu kota Jakarta. Banyaknya warga Jakarta yang bermigrasi dari kota ke daerah untuk tinggal di sekitar Tangerang Selatan. Banyak sekali dampak positif pada pertumbuhan perekonomian disana yaitu bidang usaha kuliner. Tetapi dampak negatif dari usaha kuliner yaitu berjamurnya tempat makan baru di daerah Tangerang Selatan yang mengakibatkan persaingan dagang yang sangat ketat. Dalam penelitian ini mengambil studi kasus di Kedai Bang Jaim, dengan menggunakan algoritma apriori dapat dimanfaatkan dalam proses penjualan, dengan memberikan hubungan antar data penjualan, dalam hal ini adalah makanan atau minuman yang di pesan sehingga akan di dapat pola kebiasaan konsumen. Dari hasil analisa dan pengujian telah dilakukan ujicoba sistem sebanyak lima kali menggunakan data transaksi di kedai bang jaim selama periode bulan desember 2019 (2 minggu) dengan merubah parameter minimum support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan kombinasi menu item yang dapat dibuat untuk proses pengembangan promosi menjadi menu paket yaitu bakso mercon => es teh manis, bakso mercon => es jeruk dan mie ayam bakso urat besar => es jeruk.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Technology > Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User:	Tn Satrio Wibowo
Date Deposited:	15 Mar 2023 12:38
Last Modified:	15 Mar 2023 12:38
URI:	http://repo.usni.ac.id/id/eprint/3124

Actions (login required)

View Item