71130086, Michael Royaldo (2017) IMPLEMENTASI ALGORITMA RULEGROWTH UNTUK MEMPREDIKSI URUTAN PENJUALAN BARANG DARI DATA PENJUALAN BARANG PUSAT PERKULAKAN. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.
Text (Skripsi Informatika)
71130086_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (845kB) |
|
Text (Skripsi Informatika)
71130086_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
RuleGrowth adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mencari aturan-aturan dari data transaksi penjualan yang sudah dikelompokkan berdasarkan member. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma RuleGrowth pada data transaksi Grosir X dari Juni 2014 - Agustus 2016. Pengujian pada penelitian ini menggunakan nilai minimum support, minimum confidence dan lift ratio. Data transaksi tahun 2016 akan digunakan sebagai data uji dan data latihnya adalah data transaksi tahun 2015. Aturan-aturan yang dihasilkan dari data latih dan data uji akan dibandingkan untuk mencari aturan yang berulang pada tahun 2015 - 2016, aturan yang hanya muncul pada tahun 2015 dan aturan yang baru muncul pada tahun 2016. Dan hasilnya, pada periode waktu Januari - April didapatkan jumlah aturan yang berulang pada tahun 2015 - 2016 sebanyak 136, jumlah aturan yang hanya muncul tahun 2015 sebanyak 61 dan jumlah yang baru muncul tahun 2016 sebanyak 669. Sedangkan untuk periode waktu Mei - Agustus didapatkan jumlah aturan yang berulang pada tahun 2015 - 2016 sebanyak 60, jumlah aturan yang hanya muncul tahun 2015 sebanyak 105 dan jumlah yang baru muncul tahun 2016 sebanyak 40. Hasil tersebut didapatkan dengan menggunakan nilai minimum support 26% dan minimum confidence 55%.
Item Type: | Student paper (Final Year Projects (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Sequential Rule Mining, RuleGrowth, Data Mining, Data Warehouse |
Subjects: | Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika |
Depositing User: | Users 37 not found. |
Date Deposited: | 09 Jun 2021 02:34 |
Last Modified: | 09 Jun 2021 02:34 |
URI: | http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1743 |
Actions (login required)
View Item |