eprintid: 32097
rev_number: 16
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/20/97
datestamp: 2026-07-13 06:59:23
lastmod: 2026-07-13 06:59:23
status_changed: 2026-07-13 06:59:23
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Rasyid, Muhammad Zulfikar Al
creators_nim: 22.12.2277
contributors_name: Sari, Bety Wulan
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: SISTEM REKOMENDASI PRODUK BUNDLING
MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN
ASSOCIATION RULE TEMPORAL
ispublished: pub
subjects: 000.000.000A
subjects: 000.000.003
divisions: sch_phy
full_text_status: restricted
keywords: Sistem rekomendasi, produk bundling, Apriori, Association Rule 
Temporal, pola pembelian, recommendation system, product bundling, Apriori, Temporal
Association Rule, purchasing patterns.
abstract: Perilaku pembelian konsumen bersifat dinamis dan dipengaruhi oleh faktor
waktu, sehingga pola transaksi pada suatu periode sering kali tidak lagi relevan pada
periode berikutnya. Kondisi tersebut menyebabkan sistem rekomendasi produk
bundling yang bersifat statis cenderung menghasilkan kombinasi produk yang
kurang optimal dalam mendukung peningkatan nilai penjualan. Berdasarkan
permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi produk
bundling dengan mengintegrasikan algoritma Apriori dan Association Rule
Temporal agar rekomendasi yang dihasilkan selaras dengan perubahan pola
pembelian dari waktu ke waktu. Tahapan penelitian meliputi pengolahan data
transaksi untuk memperoleh frequent itemset menggunakan algoritma Apriori
sebagai dasar penyusunan aturan asosiasi. Selanjutnya, dimensi temporal
diterapkan melalui Association Rule Temporal dengan membagi dataset ke dalam
interval waktu tertentu, sehingga pola pembelian musiman atau periodik dapat
teridentifikasi secara lebih rinci. Aturan asosiasi pada setiap interval dianalisis
untuk menghasilkan rekomendasi bundling yang sesuai dengan karakteristik
transaksi pada periode tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi
algoritma Apriori dan Association Rule Temporal menghasilkan rekomendasi
produk bundling yang lebih relevan, adaptif terhadap perubahan pola pembelian,
serta lebih efektif dibandingkan sistem rekomendasi statis. Sistem ini memberikan
dukungan analitis yang dapat dimanfaatkan oleh pelaku usaha retail maupun e-
commerce dalam menyusun strategi bundling yang responsif terhadap dinamika
perilaku konsumen.
date: 2026-02-23
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Rasyid, Muhammad Zulfikar Al  (2026) SISTEM REKOMENDASI PRODUK BUNDLING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ASSOCIATION RULE TEMPORAL.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/7/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/8/Sourcecode%20-%2022.12.2277.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32097/9/Publikasi.pdf