Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Association Rule Pada Data Transaksi Rumah Makan H. Apud

Muhamad Asy Ad, Rizky (2017) Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Association Rule Pada Data Transaksi Rumah Makan H. Apud.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Rumah Makan H. Apud adalah sebuah rumah makan yang menjadi salah satu pioneer dalam memopulerkan masakan khas Cirebon di wilayah Cirebon. Dalam sistem pelayanannya pihak rumah makan menawarkan berbagai menu makanan dan minuman terhadap konsumen. Permasalahan yang terdapat pada rumah makan tersebut ialah terdapat beberapa menu yang kurang diminati oleh konsumen, yang mengakibatkan pihak rumah makan mengalami penurunan dalam penjualannya. Dengan terjadinya hal tersebut maka muncul pemikiran dari pemilik untuk menjalankan strategi penjualan berupa paket. Akan tetapi hingga saat ini, pihak rumah makan belum memiliki paket menu yang sesuai, karena banyaknya data transaksi yang terjadi membuat pemilik kesulitan untuk membuat paket menu yang tepat sasaran Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data. Dalam penerapannya data mining digunakan untuk memeriksa setiap baris dari data transaksi untuk menemukan pola yang baru dan dapat digunakan untuk menenetukan keputusan. Kemudian untuk metode yang digunakan dalam pengimplementasian data mining ini ialah association rule yang dibertujuan untuk menemukan aturan asosiastif dalam penentuan hasil akhir, dan algoritma yang digunakan ialah FP-Growth. Pengujian yang telah dilakukan dari hasil uji secara fungsional dengan metode black box. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan mengimplementasikan data mining dengan metode association rule dapat membantu pihak rumah makan dalam menemukan pola pembelian konsumen. Diharapkan pihak rumah makan dapat membuat daftar paket menu makanan dan minuman yang dapat ditawarkan terhadap konsumen yang didapat dari rule yang dihasilkan.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Association Rule, Data Mining, FP-Growth
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2016
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 10 Nov 2017 03:33
Last Modified: 10 Nov 2017 03:33
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/53760

Actions (login required)

View Item View Item