UMN Knowledge Center

Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan (Studi Kasus: PT. Grup Gaga Indonesia)

Setiawan, Andre (2019) Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan (Studi Kasus: PT. Grup Gaga Indonesia). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (811kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (742kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (727kB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Preview

Abstract

Hasil pencatatan transaksi yang disimpan di komputer masih merupakan data asli atau mentah yang artinya data tersebut penting untuk dianalisa lebih lanjut. Dalam proses penjualan, tidak sedikit toko daring menggunakan kombinasi produk yang kurang tepat karena belum diolah dari data transaksi. Oleh karena masalah tersebut, dibuat sebuah sistem rekomendasi kombinasi produk penjualan berbasis website menggunakan framework CodeIgniter dengan bahasa pemrograman PHP. Sistem ini dibuat menggunakan Market Basket Analysis dengan algoritma Apriori yang dapat menentukan kombinasi produk penjualan. Dilakukan pengujian terhadap website menggunakan white box untuk memastikan alur program dapat dilalui setidaknya satu kali dan dievaluasi menggunakan USE Questionnaire dengan hasil pada usefulnes 90.83%, ease of use 89.09%, ease of learning 95% dan satisfaction 90.94% yang menyatakan sangat setuju pada setiap aspek. Lift ratio digunakan dalam mengevaluasi sistem dimana nilai yang dihasilkan adalah 1.18 menyatakan bahwa aturan tersebut memiliki kekuatan hubungan antar item.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Apriori, CodeIgniter, Lift Ratio, Market Basket Analysis, Rekomendasi
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2019 07:43
Last Modified: 13 Jan 2020 08:22
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/10377

Actions (login required)

View Item View Item