IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE FP-GROWTH PADA LEGA CAFE DAN RESTO UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN

Mei Lia Dani Harahap, NPM 1909100021 (2023) IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE FP-GROWTH PADA LEGA CAFE DAN RESTO UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN. Skripsi thesis, Universitas Labuhanbatu.

	Text COVER LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (770kB)
	Text BAB II.pdf Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Download (3MB)
	Text BAB IV.pdf Download (2MB)
	Text BAB V.pdf Download (288kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (587kB)

Abstract

Knowledge Discovery In Database (KDD) merupakan nama lain dari Data Mining, walaupun sesungguhnya kedua istilah tersebut memiliLi konsep yang tidak sama, namun berkaitan satu sama lain, dan salah satu dari tahapan proses keseluruhan Knowledge Discovery In Database (KDD) merupakan Data Mining yang menjadi inti dari proses KDD. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dilakukan di Lega Café Dan Resto yang memiliki data transaksi penjualan yang mana datanya hanya disimpan sebagai arsip atau pembukuan yang tidak diketahui manfaat dari data-data tersebut. Maka dari itu pada tugas akhir ini Implementasi Data Mining menggunakan metode FP-Growth untuk mengetahui pola pembelian pada Lega Café dan Resto yang akan membantu untuk mengatasi permasalahan stok pada Lega Café dan Resto. Berdasarkan penelitian Rule yang dihasilkan dengan menggunakan metode Algoritma FP-Growth pada data penjualan Lega Café dan Resto dengan minimum support 20 % dan minimum confidence 65 % adalah sebanyak 6 Rule. Kata Kunci : KDD (Knowldege Discovery In Database), Data Mining, Algoritma FP-Growth, Fp-Tree, Repidminer.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	KDD (Knowldege Discovery In Database), Data Mining, Algoritma FP-Growth, Fp-Tree, Repidminer.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	Unnamed user with email repository@ulb.ac.id
Date Deposited:	04 Apr 2024 03:16
Last Modified:	04 Apr 2024 03:16
URI:	http://repository.ulb.ac.id/id/eprint/629

Actions (login required)

View Item