ANALISIS REKOMENDASI PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA ECLAT BERDASARKAN RIWAYAT DATA PENJUALAN PT XYZ

Widyan, Auzan (2021) ANALISIS REKOMENDASI PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA ECLAT BERDASARKAN RIWAYAT DATA PENJUALAN PT XYZ. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

Download (182kB)
[img] Text (BAB SATU)
BAB I.pdf

Download (187kB)
[img] Text (BAB DUA)
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (387kB) | Request a copy
[img] Text (BAB TIGA)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB LIMA)
BAB V.pdf

Download (174kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (162kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (957kB) | Request a copy
[img] Text (SKRIPSI FULL TEXT)
SKRIPSI FULLTEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[img] Archive (Source code)
source_code.zip
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan yang menyediakan sarana produksi peternakan. Tranksaksi penjualan dicatat sebagai arsip perusahaan, laporan penjualan, dan laporan laba rugi. Lebih dari 1.500 lembar faktur tercetak setiap bulan. Namun, dalam hal promosi produk, belum menggunakan hasil analisis dari riwayat transaksi penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi produk menggunakan algoritma ECLAT. Algoritma ECLAT (Equivalence Class Transformation) menggunakan konsep pencarian depth-first untuk menemukan itemset yang sering muncul dalam transaksi. Langkah penelitian, yaitu wawancara untuk akuisisi data, pra-pemrosesan data, transformasi data, dan proses data mining dengan algoritma ECLAT untuk menemukan frequent itemset dan menggunakan hasil frequent itemset sebagai basis pembuatan pola aturan asosiasi. Hasil analisis menujukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi aturan asosiasi secara efektif dari 14.617 riwayat transaksi. Minimum support tertinggi yang dapat digunakan untuk menemukan kombinasi k-itemset adalah 1%. Hasil aturan asosiasi pertahun dari riwayat transaksi tahun 2018-2020 menunjukkan perbedaan hasil dengan ragam terbanyak terjadi tahun 2020, yaitu 5 aturan asosiasi. Setiap aturan asosiasi yang muncul memiliki nilai confidence yang kuat yakni di atas 50%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan Kampus 3 UMBY
Uncontrolled Keywords: Rekomendasi Produk, KDD, Data Mining, Algoritma ECLAT, Aturan Asosiasi.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: Sistem Informasi UMBY
Date Deposited: 12 Jan 2022 03:47
Last Modified: 12 Jan 2022 03:47
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/12758

Actions (login required)

View Item View Item