Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Pola Pembelian Sayur Mayur di Pasar Sentral Malino Menggunakan Metode Algoritma Apriori

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Pasar merupakan sebuah tempat bertemunya pembeli dengan penjual guna jasa atau sumber daya ekonomi dan berbagai faktor produksi yang lainnya. Dalam persaingan di dunia bisnis, khususnya penjualan sayur mayur, menuntut para pengembang untuk menemukan cara jitu yang dapat meningkatkan penjualan produk sayur mayur. Salah satu cara mengatasinya yaitu dengan tetap menyediakan berbagai jenis sayur mayur yang dibutuhkan oleh konsumen. Untuk mengetahui sayur mayur apa saja yang biasa dibeli oleh konsumen. Penerapan Algoritma Apriori dapat membantu dalam membentuk kandidat kombinasi item, kemudian dilakukan pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna. Jika memenuhi parameter support dan confidence maka hasil tersebut dapat membantu dalam penentuan pola pembelian sayur mayur berdasarkan kecenderungan konsumen dalam pembelian sayur mayur.Hasil dari penelitian ini mengolah data dengan aplikasi Rapidminer, diperoleh tomat cabe memiliki nilai tertinggi, dengan nilai support 34% dan nilai confidence 73% pembelian sayur mayur yang sering dibeli oleh konsumen. Laporan ini dapat digunakan sebagai pengembangan strategi penjualan sayur mayur di Pasar Sentral Malino.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Sayur Mayur

ABSTRACT
The market is a place where buyers and sellers meet for services or economic resources and various other factors of production. In competition in the business world, especially the sale of vegetables, requires developers to find the right way to increase sales of vegetable products. One way to overcome this is to continue to provide various types of vegetables needed by consumers. To find out what vegetables are commonly purchased by consumers, the application of the Apriori Algorithm can help in forming a candidate combination of items, then testing whether the combination meets the minimum support and confidence parameters which are the threshold values given by the user. If it meets the support and confidence parameters, these results can help in determining the pattern of vegetable purchases based on consumer trends in purchasing vegetables. The results of this study process data with the Rapidminer application, obtained chili tomatoes have the highest value, with a support value of 34% and a confidence value of 73% of vegetable purchases that are often purchased by consumers. This report can be used as a development strategy for selling vegetables at the Malino Central Market.
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, Vegetables

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 SUT a - 0440TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

x + 82 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Februari 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Data Mining
Rapid Miner
Algoritma Apriori

Lampiran File