Skripsi/Tugas Akhir

Sistem Rekomendasi Produk Menggunakan Algoritma Apriori pada Herbal Makassar Shop

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi produk untuk Herbal Makassar Shop, sebuah peritel yang berfokus pada penjualan produk-produk herbal di Kota Makassar, Sulawesi Selatan. Persaingan yang semakin ketat dalam sektor usaha yang sama telah mendorong pemilik toko untuk mencari solusi inovatif dalam meningkatkan penjualan. Salah satu solusi yang diusulkan adalah pengembangan aplikasi penjualan berbasis website dengan fitur sistem rekomendasi produk. Algoritma Apriori digunakan untuk menghasilkan rekomendasi produk berdasarkan histori belanja pelanggan lain. Metode black box dengan teknik equivalence partitions digunakan dalam pengujian fungsionalitas aplikasi. Hasil analisis data menggunakan algoritma Apriori menunjukkan pembentukan tiga aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support 8% dan minimum confidence 80%. Aturan-aturan asosiasi tersebut adalah Gosiah THEN Gangjie (confidence: 100%), Jamsi THEN Kapsul Daun Insulin (confidence: 100%), dan Kapsul Daun Insulin THEN Jamsi (confidence: 80%). Implementasi sistem rekomendasi produk ini diharapkan dapat membantu Herbal Makassar Shop meningkatkan penjualan dan memperkuat strategi pemasaran mereka dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat di pasar.
Kata Kunci— Sistem Rekomendasi Produk, Algoritma Apriori, Black Box

ABSTRACT
This research aims to develop a product recommendation system for Herbal Makassar Shop, a retailer specializing in herbal products in Makassar City, South Sulawesi. Increasing competition in the same sector has prompted shop owners to seek innovative solutions to boost sales. One proposed solution is the development of a website-based sales application with a product recommendation system feature. The Apriori algorithm is utilized to generate product recommendations based on other customers' shopping histories. A black box method with equivalence partitioning techniques is employed in testing the application's functionality. The analysis of data using the Apriori algorithm reveals the formation of three association rules meeting the minimum support of 8% and minimum confidence of 80%. These association rules are Gosiah THEN Gangjie (confidence: 100%), Jamsi THEN Kapsul Daun Insulin (confidence: 100%), and Kapsul Daun Insulin THEN Jamsi (confidence: 80%). The implementation of this product recommendation system is expected to assist Herbal Makassar Shop in increasing sales and strengthening their marketing strategies to face the growing competition in the market.
Keywords— Product Recommendation System, Apriori Algorithm, Black Box

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-49 PRA s - 0389SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xiv + 118 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-49

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 20 Februari 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Apriori

Lampiran File