SISTEM REKOMENDASI PEMBELIAN PAKET PRODUK PADA TOKO FLAMING TOBACCO MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Santoso, Ivan Kristianto (2025) SISTEM REKOMENDASI PEMBELIAN PAKET PRODUK PADA TOKO FLAMING TOBACCO MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI. Tugas Akhir thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text 2118116_Cover.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (462kB)
	Text 2118116_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (14kB)
	Text 2118116_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (246kB) | Request a copy
	Text 2118116_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (502kB) | Request a copy
	Text 2118116_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2118116_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (84kB) | Request a copy
	Text 2118116_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (75kB)
	Text 2118116_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Meningkatnya minat konsumen terhadap rokok linting sendiri (RYO) yang personal menciptakan tantangan akibat banyaknya pilihan tembakau, filter, dan kertas yang membingungkan pembeli. Kondisi ini diperparah dengan kesulitan penjual dalam memberikan rekomendasi produk yang objektif dan berbasis data, sehingga berisiko menurunkan kepuasan serta loyalitas pelanggan. Solusi yang diajukan adalah pengembangan sistem rekomendasi menggunakan algoritma Apriori untuk menganalisis data historis pembelian dan mengidentifikasi pola hubungan antar produk tembakau, filter, dan kertas. Algoritma ini dipilih karena keunggulannya dalam menemukan aturan asosiasi dari dataset besar secara efisien, kesederhanaan implementasi, serta kemampuannya menghasilkan rekomendasi yang relevan berdasarkan kebiasaan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori berhasil mengidentifikasi sejumlah aturan asosiasi produk yang signifikan dan valid (nilai lift > 1), dengan implementasi metode pada sistem yang terbukti 100% akurat. Sistem rekomendasi yang dikembangkan berfungsi baik lintas browser dan mendapatkan penerimaan pengguna sebesar 53% terkait antarmuka serta pengalaman pengguna, menandakan potensinya dalam membantu konsumen menentukan kombinasi produk.

Item Type:	Thesis (Tugas Akhir)
Additional Information:	Ivan Kristianto Santoso (2118116)
Uncontrolled Keywords:	Apriori, Confidence, Paket Produk, Sistem Rekomendasi, Support
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	ivan kristianto santoso santoso
Date Deposited:	15 Sep 2025 03:47
Last Modified:	15 Sep 2025 03:47
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14985

Actions (login required)

View Item