Tanugraha, Richard (1272075) (2018) Penerapan Market Basket Analysis pada Aplikasi E-Commerce PT. Mulia Abadi. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1272075_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (170Kb) | Preview |
|
|
Text
1272075_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (126Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1272075_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (206Kb) |
|
|
Text
1272075_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1670Kb) |
|
|
Text
1272075_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1341Kb) |
|
|
Text
1272075_Chapter5.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (289Kb) |
|
|
Text
1272075_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (88Kb) | Preview |
|
|
Text
1272075_Cover.pdf - Accepted Version Download (167Kb) | Preview |
|
|
Text
1272075_References.pdf - Accepted Version Download (108Kb) | Preview |
Abstract
PT. Mulia Abadi merupakan sebuah perseroan yang memproduksi berbagai model alas kaki. Perkembangan jaman dan teknologi yang cepat, menuntut para pelaku bisnis untuk mengikuti trend yang ada. Perilaku bisnis mulai berubah. Penggunaan media online dalam berdagang mulai dilirik oleh perusahaan ini, sehingga mulai dikembangkan aplikasi e-commerce untuk menangani transaksi elektronik yang kian hari diminati oleh pelanggan. Sehingga diperlukan metode market basket analysis pada aplikasi e-commerce PT. Mulia Abadi, agar sistem memberikan rekomendasi barang untuk meningkatkan pembelian. Pada implentasi dari market basket analysis didapatkan hasil rekomendasi produk sepatu yang hasilnya disesuaikan dari data pembelian tiap-tiap customer. Dengan association rules, unsur pembangun dari tiap produk sepatu dibuat pairset-nya. Setalah itu algoritma apriori akan menghitung nilai support dan confidence, untuk mendapatkan hasil rekomendasi. Setelah dilakukan survei terhadap produk rekomendasi pada 8 responden, diketaui bahwa presentase kesesuain rekomendasi terhadap kesesuaian minat user atas hasil rekomendasi, adalah 62.5%. Dan presentase kesesuain rekomendasi model produk berdasar pada kesesuaian minat user adalah 78,125%. Dapat disimpulkan bahwa market basket analysis memberikan rekomendasi yang cukup sesuai dengan minat user.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | association rules, algoritma apriori, e-commerce, market basket analysis, rekomendasi produk |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > 72 Information Technology Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 28 Mar 2019 03:41 |
| Last Modified: | 28 Mar 2019 03:41 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/26180 |
Actions (login required)
 |
View Item |
