ALGORITMA APRIORI UNTUK MEREKOMENDASIKAN PRODUK SEMBAKO PADA UMKM

Cecilia, Ayuni Putri Chika (2023) ALGORITMA APRIORI UNTUK MEREKOMENDASIKAN PRODUK SEMBAKO PADA UMKM. Diploma thesis, Universitas Nasional.

[thumbnail of Cover.pdf] Text
Cover.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Bab 1.pdf] Text
Bab 1.pdf

Download (513kB)
[thumbnail of BAB 2.pdf] Text
BAB 2.pdf

Download (725kB)
[thumbnail of BAB 3.pdf] Text
BAB 3.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of BAB 4.pdf] Text
BAB 4.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of BAB 5.pdf] Text
BAB 5.pdf

Download (513kB)
[thumbnail of Lampiran.pdf] Text
Lampiran.pdf

Download (447kB)

Abstract

Kompetisi dalam bidang usaha mengharuskan para wirausahawan untuk mencari
cara atau sarana untuk meningkatkan penjualan barang. Karena banyak toko
kelontong saat ini merekomendasikan produk mereka tanpa menggunakan jaringan,
penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil produk yang direkomendasikan
(berpenghasilan tinggi) yang dibeli pelanggan secara rutin. Penelitian ini
menggunakan algoritma apriori, yang bertujuan untuk mencari relasi antara
frekuensi penjualan barang yang paling sering dibeli pelanggan. Pedagang grosir
menggunakan algoritma Apriori untuk mengembangkan strategi pemasaran produk
dengan memeriksa perilaku pembelian konsumen. Hasil pengujian apriori diperoleh
minimal support 3% dan minimal confidence 27% dengan hasil aturan asosiasi
Apabila membeli Telor lantas akan membeli pop mie minimal support 10% dan
minimal confidence 27%, Apabila membeli telor lantas akan membeli indocafe
minimal support 10% dan minimal confidence 27%, Apabila membeli bawang
putih lantas akan membeli cabe rawit hijau minimal support 10% dan minimal
confidence 75.
Keyword : Analisis, Algoritma Apriori, Sembako

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: Delvy Aplirizani -
Date Deposited: 08 May 2023 02:18
Last Modified: 16 Jun 2023 03:46
URI: https://repository.unas.ac.id/id/eprint/6518

Actions (login required)

View Item View Item