ANALISA DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA SQUEEZER DAN PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DENGAN FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN PELANGGAN (Studi Kasus: Toko Bangunan Sinar Pagi Sedati)

Syaifulloh, Faris (2024) ANALISA DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA SQUEEZER DAN PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DENGAN FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN PELANGGAN (Studi Kasus: Toko Bangunan Sinar Pagi Sedati). Undergraduate thesis, UPN Veteran Jawa Timur.

	Text (COVER) COVER.pdf Download (618kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (47kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only until 27 June 2028. Download (507kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only until 27 June 2028. Download (840kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only until 27 June 2028. Download (565kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (20kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (91kB)
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only until 27 June 2028. Download (376kB)

Abstract

Salah satu usaha toko bangunan di Sidoarjo adalah Toko Bangunan Sinar Pagi. Untuk merancang strategi pemasaran yang efektif, memahami pola pembelian pelanggan adalah hal yang penting. Dengan mengetahui pola ini, toko dapat menyesuaikan promosi, pengaturan toko, membuat iklan yang sesuai, mengatur tata letak situs e-commerce, dan mengontrol persediaan barang. Tiga algoritma yang bisa digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan adalah Fpgrowth, Apriori, dan Squeezer. Analisis dilakukan menggunakan data dari nota pembelian antara 1 November 2023 hingga 30 Desember 2023, dengan total 1256 transaksi. Ukuran yang digunakan untuk mengukur validitas association rules adalah support, confidence, dan lift. Jumlah pola pembelian pelanggan yang dihasilkan oleh ketiga algoritma tersebut berbeda-beda. Algoritma terbaik yang dipilih adalah Fp-growth karena mampu menghasilkan aturan dalam jumlah yang lebih sedikit dibandingkan dengan Apriori.Salah satu usaha toko bangunan di Sidoarjo adalah Toko Bangunan Sinar Pagi. Untuk merancang strategi pemasaran yang efektif, memahami pola pembelian pelanggan adalah hal yang penting. Dengan mengetahui pola ini, toko dapat menyesuaikan promosi, pengaturan toko, membuat iklan yang sesuai, mengatur tata letak situs e-commerce, dan mengontrol persediaan barang. Tiga algoritma yang bisa digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan adalah Fpgrowth, Apriori, dan Squeezer. Analisis dilakukan menggunakan data dari nota pembelian antara 1 November 2023 hingga 30 Desember 2023, dengan total 1256 transaksi. Ukuran yang digunakan untuk mengukur validitas association rules dalah support, confidence, dan lift. Jumlah pola pembelian pelanggan yang dihasilkan oleh ketiga algoritma tersebut berbeda-beda. Algoritma terbaik yang dipilih adalah Fp-growth karena mampu menghasilkan aturan dalam jumlah yang lebih sedikit dibandingkan dengan Apriori.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
Thesis advisor	Al Haromainy, M. Muharrom	NIDN199506012022031006	muhammad.muharrom.if@upnjatim.ac.id
Thesis advisor	Puspaningrum, Eva Yulia	NIDN198907052021212002	evapuspaningrum.if@upnjatim.ac.id

Subjects:

T Technology > T Technology (General) > T385 Computer Graphics
T Technology > TD Environmental technology. Sanitary engineering
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105 Computer Network
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.882 Internet

Divisions:

Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics

Depositing User:

faris faris-studio faariss.s

Date Deposited:

27 Jun 2024 05:09

Last Modified:

27 Jun 2024 05:09

URI:

https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/24837