LENTERADUALENTERADUA
JNANALOKAJNANALOKATransaksi penjualan barang pada sebuah perusahaan terjadi setiap hari mengakibatkan semakin bertambah banyaknya catatan transaksi penjualan. Banyak perusahaan menjadikan transaksi penjualan hanya sebagai arsip belaka sehingga berpotensi mengalami kekurangan stok barang. Hal ini terjadi karena transaksi penjualan tidak dianalisis dan dipelajari polanya. Terdapat beberapa metode data mining yang dapat digunakan untuk menganalisis pola pembelian barang secara bersamaan oleh pembeli, di antaranya algoritme Apriori dan FP-Growth. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola pembelian barang secara bersamaan berdasarkan bulan selama satu tahun, kemudian membandingkan hasil dari kedua algoritme dalam menemukan pola kombinasi itemset pada dataset. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritme Apriori membutuhkan waktu lebih cepat dalam memproses dan menampilkan hasil, tetapi menghasilkan aturan (rules) yang lebih sedikit dibandingkan algoritme FP-Growth. Sebaliknya, algoritme FP-Growth membutuhkan waktu lebih lama, namun menghasilkan lebih banyak aturan dibandingkan algoritme Apriori.
Algoritme FP-Growth menghasilkan lebih banyak pola pembelian barang dibandingkan algoritme Apriori pada setiap bulan.Meskipun demikian, algoritme Apriori lebih cepat dalam memproses data dan menampilkan hasil.Perbedaan kinerja kedua algoritme ini memberikan pertimbangan dalam pemilihan metode berdasarkan kebutuhan akan kecepatan atau kelengkapan pola.
Pertama, perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk mengintegrasikan algoritme lain seperti Eclat atau K-Apriori dalam analisis Market Basket guna membandingkan efisiensi dan kelengkapan pola dibandingkan dengan Apriori dan FP-Growth. Kedua, diperlukan kajian tentang penggunaan pendekatan hybrid, seperti menggabungkan FP-Growth dengan teknik pemrograman paralel atau optimasi memori, untuk mengurangi waktu eksekusi tanpa mengorbankan jumlah aturan yang dihasilkan. Ketiga, sebaiknya dikembangkan sistem otomatis yang dapat memilah dataset berdasarkan periode waktu secara dinamis menggunakan kode atau skrip, sehingga mempermudah analisis bulanan atau musiman secara berkelanjutan tanpa ketergantungan pada pemisahan file manual. Penelitian-penelitian ini akan memperdalam pemahaman tentang optimalisasi algoritme dalam konteks data transaksi nyata dan meningkatkan skalabilitas analisis data mining di lingkungan bisnis ritel.
| File size | 1019.24 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UNPAMUNPAM Hasil penelitian memberikan bukti empiris bahwa overconfidence berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan investasi emas, demikian pula penghindaranHasil penelitian memberikan bukti empiris bahwa overconfidence berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan investasi emas, demikian pula penghindaran
UMMUMM Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan fatwa dari Timur Tengah dan Asia Tenggara sebagai data primer, sedangkan data sekunder diperolehMetode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan fatwa dari Timur Tengah dan Asia Tenggara sebagai data primer, sedangkan data sekunder diperoleh
STIM LPISTIM LPI Hasil menunjukkan bahwa variabel bebas (X) secara simultan memberikan pengaruh signifikan terhadap peningkatan loyalitas nasabah asuransi syariah. UjiHasil menunjukkan bahwa variabel bebas (X) secara simultan memberikan pengaruh signifikan terhadap peningkatan loyalitas nasabah asuransi syariah. Uji
IRPIIRPI Berdasarkan penelitian yang dilakukan dalam menentukan pola pembelian konsumen pada Pt Citra Mustika Pandawa, dapat ditarik kesimpulan dengan melakukanBerdasarkan penelitian yang dilakukan dalam menentukan pola pembelian konsumen pada Pt Citra Mustika Pandawa, dapat ditarik kesimpulan dengan melakukan
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Pengembangan sistem menggunakan metode pengembangan berorientasi objek dengan tools Unified Modeling Language (UML). Hasil pengujian sistem menunjukkanPengembangan sistem menggunakan metode pengembangan berorientasi objek dengan tools Unified Modeling Language (UML). Hasil pengujian sistem menunjukkan
ILOMATAILOMATA Teknologi blockchain memungkinkan auditor melakukan audit dengan mengikuti jejak audit secara digital. Bagi akuntan, blockchain membantu proses rekonsiliasi,Teknologi blockchain memungkinkan auditor melakukan audit dengan mengikuti jejak audit secara digital. Bagi akuntan, blockchain membantu proses rekonsiliasi,
UNSIQUNSIQ Rekaman data anggota, buku, anggota peminjam, buku yang dipinjam dapat dengan mudah dilihat dengan sistem yang dirancang ini.meminimalisir pekerjaan sepertiRekaman data anggota, buku, anggota peminjam, buku yang dipinjam dapat dengan mudah dilihat dengan sistem yang dirancang ini.meminimalisir pekerjaan seperti
IAESCOREIAESCORE Kedua metode tersebut dievaluasi menggunakan data transaksi pada perusahaan material konstruksi, menghasilkan akurasi tinggi yang melebihi metode berbasisKedua metode tersebut dievaluasi menggunakan data transaksi pada perusahaan material konstruksi, menghasilkan akurasi tinggi yang melebihi metode berbasis
Useful /
UNPAMUNPAM Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh collateral asset, sales growth, dan free cash flow terhadap dividend policy. PenelitianPenelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh collateral asset, sales growth, dan free cash flow terhadap dividend policy. Penelitian
LENTERADUALENTERADUA Penelitian ini berhasil membangun aplikasi pengamanan file dokumen dengan format penyimpanan *. pdf, *. doc, *. ppt dan *. xls menggunakan algoritme AESPenelitian ini berhasil membangun aplikasi pengamanan file dokumen dengan format penyimpanan *. pdf, *. doc, *. ppt dan *. xls menggunakan algoritme AES
LENTERADUALENTERADUA Batik adalah bentuk seni visual pada bahan tekstil yang diproduksi menggunakan teknik menggambar tradisional yang berasal dari Indonesia. Banyaknya motifBatik adalah bentuk seni visual pada bahan tekstil yang diproduksi menggunakan teknik menggambar tradisional yang berasal dari Indonesia. Banyaknya motif
UGMUGM Makalah ini membahas pemodelan preferensi dengan dua teori stokastik, RUM dan RPM, dan menemukan bahwa RUM lebih baik menjelaskan perilaku subjek dalamMakalah ini membahas pemodelan preferensi dengan dua teori stokastik, RUM dan RPM, dan menemukan bahwa RUM lebih baik menjelaskan perilaku subjek dalam