PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN TATA LETAK BARANG STUDI KASUS : SWALAYAN S&M MART

MARTIWANSYAH, TAUFIQ (2022) PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN TATA LETAK BARANG STUDI KASUS : SWALAYAN S&M MART. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi17312211.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text (Abstrak) abstrak17312211.pdf - Published Version Download (11kB)
	Text (Bab I Pendahuluan) b117312211.pdf - Published Version Download (87kB)
	Text (Bab II Landasan Teori) b217312211.pdf - Published Version Download (264kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka17312211.pdf - Bibliography Download (94kB)

Abstract

Saat ini teknologi informasi berkembang begitu cepat sehingga kebutuhan terhadap informasi semakin meningkat, Begitupun persaingan dunia bisnis untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan dalam persaingan,Untuk mencapai hal itu dilakukan dengan meningkatkan kualitas produk, penambahan jenis produk, pengurangan biaya operasional dan dilakukan analisis data di sebuah toko, Pengaturan tata letak (layout) merupakan suatu keputusan penting untuk menentukan efisiensi sebuah Manajemen operasional secara jangka panjang. Swalayan S&M Mart merupakan sebuah perusahaan dagang di bidang ritel yang menjual makanan, minunan, serta kebutuhan lainnya dan dilakukan pengelompokan barang hanya berdasarkan merk-merk produk yang ada, lalu berdasarkan merk yang telah dikelompokan tersebut ada beberapa jenis item yang berbeda-beda dan dikelompokan juga berdasarkan kode barang yang telah diberikan.metodelogi dengan algoritma apriori dengan melakukan pendekatan kombinasi beer wine spirits untuk mengetahui hasil frequent-itemset dari beberapa kandidat itemset yang telah melampaui nilai minimum yang telah ditentukan, dan itemset digolongkan sebagai frequent-itemset yang memiliki support lebih dari yang ditetapkan, maka semua subsetnya tergolong frequent-itemset, untuk proses pencairan asosiasi rule mining pada algoritma apriori membutuhkan waktu cukup lama, disebabkan semakin besar database maka semakin banyak timbul iterasi kombinasi item/itemset yang harus dilakukan setiap kali proses. Dengan menggunakan data transaksi penjualan pada tahun 2020-2021 sebanyak 2.024 transaksi dan minimal support 30% dan confidence 80% yang sudah ditetapkan didapatkan hasil 15 rules dengan 2 kombinasi item menghasilkan produk yang sering dibeli bersamaan dengan confidence 0,805 yang terendah sampai dengan confidence 0,836 yang tertinggi, Berdasarkan pembahasan dengan penerapan Algoritma Apriori dalam rapidminer yang sering dibeli bersamaan sehingga disarankan untuk mengoptimasi apakah di pakai promo atau tata letaknya diatur kembali, sehingga produk ini bisa di letakan secara bersamaan atau berdekatan.

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Apriori, Association Rules, Penempatan Barang
Subjects:	INFORMATIKA INFORMATIKA > CONSTRUCT
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	11 Apr 2023 07:54
Last Modified:	11 Apr 2023 07:54
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/4593

Actions (login required)

View Item