2020
DOI: 10.31294/swabumi.v8i2.8077
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Ahass Cibadak

Abstract: Dalam sebuah perusahaan, memperoleh laba keuntungan dan keberlanjutan kehidupan perusahaan merupakan sebuah tujuan utama. Dalam mencapai tujuannya, penjualan menjadi salah satu fungsi pemasaran yang paling penting. Semakin lama data pada transaksi penjualan akan meningkat dan termasuk seiring meningkatnya permintaan konsumen yang harus diimbangi dengan teknologi sistem informasi untuk proses penjualan dan pelaporan hasil penjualannya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen dengan sal… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1
1
1

Citation Types

0
1
0
11

Year Published

2021
2021
2023
2023

Publication Types

Select...
6

Relationship

0
6

Authors

Journals

citations
Cited by 11 publications
(12 citation statements)
references
References 4 publications
0
1
0
11
Order By: Relevance
“…Figure 6 shows that when infrequent sets are not removed, the algorithm arranges all datasets without dominant differences and the optimization process. The Logistic regression method is mainly to learn the maximum likelihood estimation, so the posterior probability of a single sample is as follows [ 15 ]: p ( y|x ; θ ) represents the probability value of the function when x tends to θ , and also the probability of category y = 1 when X i is determined. After the probability value of the whole sample is obtained, the posterior probability L ( θ ) of the sample is as follows [ 16 ]: …”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…Figure 6 shows that when infrequent sets are not removed, the algorithm arranges all datasets without dominant differences and the optimization process. The Logistic regression method is mainly to learn the maximum likelihood estimation, so the posterior probability of a single sample is as follows [ 15 ]: p ( y|x ; θ ) represents the probability value of the function when x tends to θ , and also the probability of category y = 1 when X i is determined. After the probability value of the whole sample is obtained, the posterior probability L ( θ ) of the sample is as follows [ 16 ]: …”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…Adapun tujuan dan kebutuhan dari penelitian ini sesuai dengan yang tercantum pada latar belakang, yaitu penemuan dari nilai Confidence tertinggi atau beberapa pola hubungan antar menu pada transaksional penjualan dengan nilai tertinggi. Pada tahap ini ditentukan untuk penentuan tujuan dari penelitian yaitu menemukan pola berupa produk-produk yang sering dibeli bersamaan atau produk yang cenderung muncul bersama dalam sebuah transaksi dari data transaksi penjualan [11].…”
Section: Business Understandingunclassified
“…Datadata dari transaksi penjualan yang terjadi pada perusahaan ini pada periode-periode sebelumnya, belum dijadikan sebagai sumber informasi yang dapat lebih menguntungkan perusahaan. Data transaksi penjualan yang telah menumpuk tersebut akhirnya menjadi data yang tidak bernilai sama sekali [3] [4]. Supaya, data transaksi penjualan memiliki manfaat yang lebih besar bagi perusahaan, maka kita memerlukan metode data mining yaitu algoritma FP-Growth.…”
Section: Pendahuluanunclassified