<![CDATA[Toko adalah sebagai bagian dari bisnis, pemiliknya mengalami kesulitan dalam meletakkan barang berdasarkan frekuensi pembeli sehingga diperlukan sebuah sistem untuk mempermudah pemilik dalam meletakkan barang, sehingga pembeli dapat dengan mudah menemukan barang yang memiliki ketergantungan yang tinggi. Algoritma apriori adalah salah satu teknik dalam data mining yang dapat digunakan untuk menganalisis keranjang pasar yang digunakan untuk menghasilkan aturan asosiasi, dengan pola if-then yang bertujuan untuk menemukan frequent item sets pada sekumpulan data. Hasil yang didapat dari pengolahan data menggunakan algoritma apriori berupa itemset dengan nilai asoosiasi berupa nilai support dan confidence. Dengan menggunakan output dari program ini, yaitu berupa assosiasi rule maka dapat diketahui tingkat asosiasi antar item yang berguna untuk membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan kebijakan pemasaran. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa semakin kecil minimum support dan confidence yang ditentukan, semakin banyak rule yang dapat dihasilkan dan waktu yang diperlukan semakin banyak. Selain itu, semakin tinggi jumlah kombinasi yang dicari maka semakin sedikit waktu yang dibutuhkan.]]>
Copyrights © 2017
