The Analysis of Sales by Using Apriori and FP-Growth at PT Panca Putra Solusindo

research
  • 13 Apr
  • 2020

The Analysis of Sales by Using Apriori and FP-Growth at PT Panca Putra Solusindo

Panca Putra Solusindo is a company which sells Electronic equipment. It has a lot of transactions. Among these data, the company has not been able to provide such platform that can be used as information for management to find out which products are most preferred by consumers. Data mining is present to provide information patterns to companies in answering these needs and helping in marketing to be more effective. In this research, the function of the Apriori algorithm association is used to find out the minimum support and minimum confidence and FP-Growth in knowing the frequent itemset and both of them can find out the best rule that occurs in the transaction. These two algorithms are tested by using Weka application version 3.8.

Unduhan

 

REFERENSI

Hagugian, P. M. (2017). Pengujian Algoritma Apriori dengan Aplikasi Weka dalam Pembentukan Asosiation Rule. Jurnal Mantik Penusa, 98-103.

Kennedi Tampubolon, H. S. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-alat Kesehatan. Majalah Ilmiah INTI, 93-106.

Khoiriah, R. Y. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Citec Journal, 102-113.

Kusrini, E. T. (2010). Algoritma Data Mining. In E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.

Moh Sholik, A. S. (2018). Implementasi Algoritma Apriori untuk mencari Asosiasi Barang yang dijual di E-Commerce Ordermas. Techno Com, 158-170.

Nugroho Wandi, R. A. (2012). Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian Association Rule menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur). Jurnal Teknik ITS, 445-449.

Purnamasari, D. (2013). Get Easy Using Weka. In D. Purnamasari, Get Easy Using Weka. Jakarta: Dapur Buku.

Samuel, D. (2008). Penerapan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset. In D. Samuel, Penerapan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset. Bandung: Institut Teknologi Bandung.

Sensuse, G. G. (2012). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis terhadap data Penjualan Produk Buku dengan menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth(FP-Growth) Studi Kasus Percetakan PT Gramedia. Telematika MKOM, 118-132.

Suryadi, S. S. (2010). Menggali Pengetahuan dan Bongkahan Data. In S. S. Suryadi, Menggali Pengetahuan dan Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi Publisher.

Triyanto, W. A. (2014). Association Rule Mining untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk. Simetris, 121-126.

Wiyana, S. K. (2018). Analisis Algoritma FP Growth untuk Rekomendasi Produk pada Data Retail Penjualan Produk Kosmetik (Studi Kasus: MT Shop Kelapa Gading). Seminar Nasional Teknologi Informasi, 61-69.