SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BUAH MERAH TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA)

Kurnindar, Titania Geovanka Nanda (2021) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BUAH MERAH TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA). Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img] Text (ABSTRAK)
Abstrak.pdf

Download (9kB)
[img] Text (BAB SATU)
BAB I PENDAHULUAN.pdf

Download (129kB)
[img] Text (BAB DUA)
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (470kB) | Request a copy
[img] Text (BAB TIGA)
BAB III METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (730kB) | Request a copy
[img] Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (589kB) | Request a copy
[img] Text (BAB LIMA)
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf

Download (88kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (11kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (82kB) | Request a copy
[img] Text (SKRIPSI FULL TEXT)
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Other (SOURCE CODE)
MASTER CODING.rar
Restricted to Repository staff only

Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini berfokus untuk memperoleh informasi mengenai hasil pembelian baju seragam sekolah dasar menggunakan data mining menggunakan metode algoritma apriori dan mendapatkan informasi mengenai perbedaan hasil pembelian baju seragam sekolah dasar. Subjek penelitian adalah data hasil pembelian seragam sekolah dasar di toko berdao. Pemilihan algoritma ini karena, algoritma apriori merupakan algoritma yang paling baik untuk menentukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi adalah pola-pola item didalam suatu data yang memiliki frekuensi atau support diatas ambang batas tertentu yang disebut dengan istilah minimum support. Data yang digunakan sudah melalui beberapa tahap pengelolaan data berupa dataset dalam format CSV. Sofware yang digunakan dalam pengelolahan data adalah weka. Perhitungan algoritma apriori yaitu mengeliminasi itemset yang memiliki nilai support rendah atau 10% sehingga untuk dapat dilakukan perhitungan selanjutnya, nilai minimal support itemset adalah 20% jadi kombinasi 2 itemset yang tidak memenuhi minimal support akan dihilangkan. berdasarkan hasil perhitungan algoritma apriori menggunakan aplikasi weka dari kandidat 4 itemset, diketahui bahwa ada 8 kandidat mempunyai nilai support memenuhi minimum support 20%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan Kampus 3 UMBY
Uncontrolled Keywords: algoritma apriori, data mining, produk pembelian baju seragam dasar
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Sistem Informasi UMBY
Date Deposited: 20 Sep 2021 04:46
Last Modified: 20 Sep 2021 04:46
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/11400

Actions (login required)

View Item View Item