SISTEM REKOMENDASI KOMPOSISI PAKET MAKANAN DENGAN PENDEKATAN APRIORI PADA RUMAH MAKAN DALLAS

Sari, Intan Permata (2019) SISTEM REKOMENDASI KOMPOSISI PAKET MAKANAN DENGAN PENDEKATAN APRIORI PADA RUMAH MAKAN DALLAS. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

	Text Abstrak.pdf Download (105kB)
	Text Cover.pdf Download (1MB)
	Text Publikasi.pdf Download (395kB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (120kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (10kB)
	Text Lampiran.pdf Download (6MB)
	Text Bab I.pdf Download (233kB)
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (496kB)
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (582kB)
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (10kB)
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (722kB)

Abstract

Pada saat ini dunia perdagangan sangat berkembang pesat persaingan yang semakin banyak dalam dunia bisnis membuat perusahaan di tuntut senantiasa memikirkan cara-cara yang efektif dan efisien dalam menyajikan informasi. Dengan sistem rekomendasi komposisi paket makanan dengan apriori ini akan memberikan kemudahan dalam menetukan komposisi paket makanan atau melakukan variasi dari makanan – makanan yang ada sehingga makanan yang kurang diminati juga dapat laku terjual. Dengan metode Apriori kita dapat mencari hubungan atar item dalam suatu data set yang di tentukan dalam hal ini adalah paketmakanan. Adapula aturan asosiasi, aturan itu sendiri memberikan informasi dalam bentuk if-then atau jika-maka. Aturan ini dihitung dari data yang sifatnya probabilitastik. Analisa i ni juga di kenal sebagai data mining, dan salah satu tahap dari analisis asosiasi yang disebut analisis pola frekuensi tinggi (frequent patter mining) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien. Hasil perhitungan dari 44 menu makanan pada rumah makan ini salah satunya memiliki nilai support berjumlah 33,33% dan aturan Asosiasi 60% dengan frekuensi 10. Kata Kunci : hubungan antar item, asosiasi , confidence, frekuensi

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	16 Jan 2020 06:34
Last Modified:	16 Jan 2020 06:34
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/14925

Actions (login required)

View Item