ANA SINTHYA, - (2021) PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH DAN K-MEDOIDS UNTUK REKOMENDASI PRODUK PADA KIKY SWALAYAN. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text (BAB IV) BAB penelitian.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)
Preview	Text file lengkap kecuali BAB hasil penelitian.pdf Download (6MB) | Preview

Abstract

Kiky Swalayan adalah salah satu swalayan yang ada di Tembilahan Kabupaten Indragiri Hilir. Data transaksi yang ada pada Kiky Swalayan hanya sebatas digunakan sebagai laporan penjualan saja padahal Bisnis retail membutuhkan strategi pemasaran dengan mengolah data transaksi penjualan tersebut dengan Data Mining. Data mining dapat mengambil informasi yang penting dari database yang besar dan dibutuhkan manusia. Metode data mining yang biasa digunakan untuk menganalisis keranjang pasar yaitu Association Rules. Aturan asosiasi cenderung mengabaikan itemset besar, dan rekomendasi item kurang tepat karena informasi tentang produk ritel tidak tersedia, Untuk mengatasi masalah tersebut atribut yang ada dicluster menggunakan K-Medoids untuk membentuk kelompok atribut yang sama dan kemudian menentukan pola asosiasi menggunakan FP-Growth pada masing-masing kelompok,sehingga dapat mempermudah proses mencari rekomendasi produk. Tujuan tugas akhir ini adalah menerapkan algoritma K-Medoids untuk clustering pada FP-Growth dalam menghasilkan rule rekomendasi produk pada jumlah dataset yang besar. Hasil yang didapatkan adalah dari percobaan jumlah cluster 3 sampai dengan 9 didapatkanlah cluster optimal pada cluster 4 berdasarkan uji validitas Davies Bouldin Index dengan nilai sebesar 0,291. Association Rule yang terbentuk pada cluster 4 yaitu pada cluster 0 terdapat 2 rules, pada cluster 1 terdapat 4 rules, pada cluster 2 terdapat 4 rules dan pada cluster 3 terdapat 2 rules. Kata Kunci: Association Rules, Data mining, FP-Growth, K-Medoids

Actions (login required)

View Item