Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat
Harianto Harianto
Universitas Hamzanwadi
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Sistem Komputer

 1 
Analisa Data Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Algoritma Apriori Dan FP-Growth hariantao harianto; Aris Sudianto; Hariman Bahtiar
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 6 No. 2 (2023): Volume VI - Nomor 2 - Maret 2023
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v6i2.371

Abstract

Abstract—Transaksi penjualan barang pada sebuah perusahaan terjadi setiap hari mengakibatkan semakin bertambah banyaknya catatan transaksi penjualan. Tidak banyak dari perusahaan menjadikan transaksi penjualan itu hanya sebagai arsip belaka, akibatnya perusahaan mengalami kekurangan stok barang. Tentunya hal demikian terjadi karena transaksi penjualan barang tidak dianalisa dan dipelajari polanya. Pada penelitian ini, bertujuan untuk menemukan pola pembelian barang secara bersamaan berdasarkan bulan selama satu tahun. Ada banyak metode data mining yang digunakan untuk menganalisa pola pembelian barang secara bersamaan oleh pembeli. Diantara metode yang sering sekali digunakan adalah Apriori dan FP-Growth. Untuk menemukan pola pembelian tersebut digunakan algoritma Apriori dan FP-Growth kemudian membandingkan hasil dalam menemukan pola kombinasi yang dihasilkan. Algoritma mana yang lebih banyak menghasilkan pola dengan waktu yang sedikt. Analisis prilaku pelanggan untuk transaksi pembelian selama satu tahun,Algoritma FP-Growth lebih banyak menampilkan pola yang dihasilkan dibandingkan dengan algoritma Apriori baik pada Rules Support >=0.5 paling banyak Apriori menghasilkan 5 Rules dan FP-Growth 338 Rules sedangkan pada Rules Lift Apriori 14 Rules 0.0051 detik dan FP-Growth 137 Rules 0.0068 detik.
Co-Authors Aris Sudianto Bahtiar, Hariman Baiq Andriska Candra Permana Fathurrahman, Imam Hamzan Ahmadi Indra Gunawan Mahpuz, Mr. Mahpuz Moh. Farid Wajdi Muhammad Sadali Muhammad Wasil RR. Ella Evrita Hestiandari Sadali, Muhamad Suhartini, Suhartini Wijaya, Lalu Kerta