PENERAPAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI ANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN UNTUK MEMBANTU MENGEMBANGKAN TATA LETAK BARANG

Prasetyo, Khanif Aji (2024) PENERAPAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI ANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN UNTUK MEMBANTU MENGEMBANGKAN TATA LETAK BARANG. Other thesis, Universitas Amikom Purwokerto.

[thumbnail of COVER.pdf] Text
COVER.pdf

Download (645kB)
[thumbnail of DAFTAR ISI.pdf] Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (504kB)
[thumbnail of ABSTRAK.pdf] Text
ABSTRAK.pdf

Download (465kB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Image
BAB I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (556kB)
[thumbnail of BAB II.pdf] Image
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (781kB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Image
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (705kB)
[thumbnail of BAB IV.pdf] Image
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[thumbnail of BAB V.pdf] Image
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (525kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Image
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (620kB)
[thumbnail of LAMPIRAN.pdf] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu mengembangkan tata letak/layout penempatan barang pada toko Glempang Mart. Toko Glempang Mart merupakan toko yang menjual barang kebutuhan pokok sehari-hari yang berada di Desa Glempang, Maos, Cilacap. Berdasarkan hasil Wawancara dan Observasi yang dilakukan permasalahan pada toko Glempang Mart adalah seringkali pembeli mengalami kesulitan dalam mencari suatu barang, agar pembeli dengan mudah mencari barang dalam melakukan pembelian, maka perlu dilakukan analisis terhadap pola belanja konsumen dengan menerapkan Algoritma Apriori. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan toko Glempang Mart dari bulan September-November yang diperoleh sebanyak 1.983 data. Perhitungan analisis dilakukan dengan coding menggunakan bahasa pemrograman python pada software Google Colab. Hasil dari penelitian ini menghasilkan 13 aturan asosiasi dengan menetapkan batas nilai minimum support 1% dan batas nilai minimum confidence 20% yang telah diuji menggunakan evaluasi Lift Ratio untuk menentukan aturan asosiasi yang dihasilkan valid atau tidak valid. Aturan asosiasi yng dihasilkan mendapatkan nilai tertinggi confidence mencapai 70%, dengan aturan yang didapat jika membeli Gopek Slawi Merah maka akan membeli Gula Pasir. Dari hasil aturan tersebut dapat dijadikan rekomendasi atau acuan dalam pengaturan kembali tata letak barang sehingga barang tersebut dapat diletakkan secara bersamaan atau berdekatan.
Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: Dosen Pembimbing: Kuat Indartono, S.T., M.Eng., dan Agung Prasetyo, M.Kom.
Uncontrolled Keywords: Kata kunci: Data mining, algoritma apriori, pola belanja, tata letak barang.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: UPT Perpustakaan Pusat Universitas Amikom Purwokerto
Date Deposited: 25 Mar 2011 22:11
Last Modified: 25 Mar 2011 22:11
URI: https://eprints.amikompurwokerto.ac.id/id/eprint/2481

Actions (login required)

View Item
View Item