Komparasi Algoritma Apriori Dan Fp – Growth Dalam Pembuatan Penjualan Paket Tour Pada PT. Lintas Iskandaria.

research
  • 09 Sep
  • 2020

Komparasi Algoritma Apriori Dan Fp – Growth Dalam Pembuatan Penjualan Paket Tour Pada PT. Lintas Iskandaria.


Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sehingga memasuki berbagai bidang, kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Namun faktanya kebutuhan informasi yang tinggi tidak seimbang dengan penyajian informasi yang memadai. Sehingga pelaku bisnis dapat menjadikan sebuah prediksi minat konsumen untuk dijadikan sebuah prediksi perusahaan dalam mengambil suatu keputusan, serta mengubah sebuah strategi yang paling tepat untuk konsumennya. Para pengambil keputusan berusaha memanfaatkan gudang data yang tersedia, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi penggalian informasi data dalam jumlah yang sangat besar. Untuk mengetahui paket tour apa saja yang paling banyak diminati oleh konsumen maka dibutuhkan teknik Data Mining dengan metode Algoritma Apriori dan FP-Growth didukung Aplikasi Rapid Miner dengan tujuan seberapa besar perbedaan analisis teknik pengitungan dalam meneliti data penjualan selama 1 tahun. Data Mining merupakan penggabungan teknik analisis data, Algoritma Apriori merupakan metode yang paling sering digunakan karena sangat sederhana,mudah dan paling banyak diusulkan oleh beberapa peneliti, sementara FP-Growth merupakan metode yang sangat efisien dalam pencarian frequent itemset dalam sebuah kumpulan data, yang sama- sama memiliki dua parameter yaitu Nilai Penunjang (Support) dan Nilai Kepastian (Confidence).


 


Unduhan

 

REFERENSI

Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan. Pilar Nusa Mandiri, XII(2), 121–129. Retrieved from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/pilar/article/view/169/145

 

Dio Prima Mulya. (2019). Analisa Dan Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam Seleksi Pembelian Tanah Liat. Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 1(1), 47–57.

 

Febriani, Y., Hakim, F. N., & Solechan, A. (2018). Pengembangan Sistem Informasi Penjualan, Pembelian Dan Pesediaan Berbasis WEB. Sitech, 1(2), 155–160.

 

Hendra, T., & Alfaris, A. S. (2019). The Effect of Competency to Employee Performance in Fisheries and Marine Development of District Pelalawan. Ekonomi Dan Bisnis, 10(4), 68–73.

 

Hermawati, F. A. (2013). Data Mining. Yogyakarta.

 

Indera. (2016). Rancang Bangun Aplikasi Visualisasi Kamus Bahasa Lampung Berbasis Android. Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi, 06(1), 72.

 

Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Yogyakarta: ANDI.

 

Kuyotok, W. C., Sabijono, H., & Tirayoh, V. Z. (2018). Persepsi Auditor Dan Mahasiswa Akuntansi Tentang Fungsi Microsoft Excel Yang Dibutuhkan Untuk Berkarir Sebagai Auditor (Studi Pada BPK RI Perwakilan Provinsi SULUT dan FEB UNSRAT). Riset Akuntansi Going Concern, 13(3), 52–62.

 

Narti Eka Putria. (2018). Data Mining Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour & Travel. Computer Based Information System, 06(01), 29–39. https://doi.org/ISSN: 2337-8794

 

Siregar, S. R. (2014). IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi

Kasus : Jumbo Travel Medan). Pelita Informatika Budi Darma, VII(1), 152–156.

Siska Haryati, Aji Sudarsono, E. S. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama, 11(2), 130–138.


Tim EMS. (2014). Analisis Data Dengan Excel. Jakarta.

 

Wahyuni, A. (2017). Prediksi Penjualan Hydrated Lime Menggunakan Metode Neural Network. Jurnal Techno Nusa Mandiri, XIV(1), 27–34. Retrieved from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techno/article/view/391

 

Fitriyani, (2015). Implementasi Algoritma Fp-Growth Menggunakan Association Rule Pada Market Basket Analysis. Jurnal Informatika, 2(1). https://doi.org/10.31311/ji.v2i1.85

 

Widiastuti & Sofi (2014). Algoritma apriori dan fp-growth. 8(01).

 

Kurniawan, S., Gata, W., & Wiyana, H. (2018). Analisis Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Produk Pada Data Retail Penjualan Produk Kosmetik ( Studi Kasus : Mt Shop Kelapa Gading ). 2018(Sentika), 23–24.

 

Listriani, D., Setyaningrum, A. H., & A., F. E. M. (2016). Penerapan Metode Asosiasi                 Menggunakan    Algoritma    Apriori    Pada   Aplikasi    Pola    Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro). Jurnal Teknik Informatika,9(2),120–127.Retrievedfrom http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/5602/3619

 

Rahmat, Ramdani, DKK (2017). Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan. Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017, (April), 58–60.


Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru