Prasetya, Ananda Trias (2021) PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGENALI POLA PEMBELIAN KONSUMEN (Studi Kasus : Kopi Hyra). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (857kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (233kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (594kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (366kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (39kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (106kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/other.png) |
Other (SOURCE CODE)
Source Code-16.11.0599-Ananda Trias Prasetya - Ananda Trias Prasetya.rar Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-16.11.0599-Ananda Trias Prasetya - Ananda Trias Prasetya.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Kopi Hyra merupakan salah satu dari banyaknya coffeshop yang adaYogyakarta. Kopi Hyra menjual berbagai macam minuman kopi, minuman non kopi, snack serta hidangan – hidangan ringan lainnya. Setiap harinya datransaksi di Kopi Hyra selalu bertambah. Namun karena belum di olah secmaksimal, data transaksi ini semakin lama akan menumpuk dan menyebabkan data. Dari kumpulan data ini sebenarnya bisa menghasilkan sebuah informasberupa pola pembelian konsumen. Salah satu teknik Data Mining yang dapat digunakan adalah AssociatioRule untuk mencari pengetahuan berupa pola pembelian konsumen. Dan sasatu algoritma yang dapat digunakan untuk mencari aturan asosiasi adaalgoritma FP-Growth dengan menggunakan dua parameter, yaitu support (nilapenunjang) dan confidence (nilai kepastian). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aturan asosiasi yang terbentuk d604 data transaksi penjualan di bulan Oktober 2020 menggunakan minimfrekuensi buku 2 atau nilai minimal support 0.3% dan minimal confidence 40%menghasilkan 5 aturan asosiasi dengan semua aturan memiliki tingkat korelasipositif sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk menentukan stratepemasaran di Kopi Hyra.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Association Rule, Algoritma FP-Growth, FP-Tree, | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 15 Jun 2022 01:59 | ||
| Last Modified: | 10 Aug 2023 03:26 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1111 |
Actions (login required)
 |
View Item |