SEINASI-KESI
Vol 2, No 1 (2019): Seinasi-Kesi 2019

IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN FREQUENT ITEM SET PADA PEYEDIAAN SPARE PART (STUDI KASUS: BENGKEL RESMI YAMAHA ANUGERAH MOTOR)

Widiastiwi, Yuni (Unknown)
Tjhandra, Jason Erryanto (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Nov 2019

Abstract

Bengkel merupakan usaha yang diminati banyak orang di kalangan yang berbeda-beda, dengan memenuhi setiap kebutuhan pelanggan dapat membantu usaha bengkel untuk tetap berkembang. Bengkel Anugerah Motor merupakan salah satu bengkel resmi Yamaha yang bertempat di daerah Jakarta yang melayani service motor. Banyaknya kebutuhan akan spare part untuk melakukan service, terkadang membuat pihak bengkel mengalami kesulitan dalam melakukan penyediaan spare part. Untuk menyelesaikan permasalahan ini dapat menggunakan metode data mining. Data mining merupakan analisis terhadap data yang bertujuan untuk menemukan pola penting pada suatu data. Dalam hal ini, perlu dilakukan analisis terhadap pola pembelian spare part. Data transaksi pembelian spare part dapat digunakan untuk mencari relasi antar item berdasarkan association rule yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aturan asosiasi, sehingga pihak bengkel dapat mengetahui frequent item set yang dibutuhkan pelanggan. Dari hasil analisis, hasil yang diharapkan pada penelitian ini dapat memberikan informasi sebuah model pola pembelian pelanggan untuk membantu dalam pembelian persedian spare part apa saja yang diperlukan.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

seinasikesi

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA , SISTEM INFORMASI DAN KEAMANAN SIBER (SEINASI-KESI 2018) Diselengggarakan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta (FIK-UPNVJ). ...