ANALISIS POLA PEMBELIAN UNTUK MENENTUKAN BUNDLING PERSEWAAN ALAT PENDAKIAN MENGGUNAKAN STUDI KASUS SAPEK ADVENTURE

Syah, Bara Alam (2023) ANALISIS POLA PEMBELIAN UNTUK MENENTUKAN BUNDLING PERSEWAAN ALAT PENDAKIAN MENGGUNAKAN STUDI KASUS SAPEK ADVENTURE. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

[img]
Preview
Text
KEASLIAN.pdf

Download (461kB) | Preview
[img]
Preview
Text
PENGESAHAN.pdf

Download (349kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI JURNAL.pdf

Download (448kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN JUDUL 1.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (170kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (309kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf

Download (510kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB IV.pdf

Download (777kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (96kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (99kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Lampiran.pdf

Download (195kB) | Preview
[img]
Preview
Text
PENGESAHAN.pdf

Download (349kB) | Preview

Abstract

Sapek Adventure merupakan salah satu start up di bidang penyewaan alat pendakian yang sedang berkembang pesat di Gresik. Saat ini, Sapek Adventure membutuhkan strategi untuk mengembangkan bisnisnya karena adanya banyak pesaing baru di bidang sama yang turut berpengaruh dalam perkembangan bisnisnya. Strategi yang akan diterapkan yaitu paket bundling penyewaan alat sebagai strategi promosi. Untuk menentukan bundling persewaan alat pendakian diperlukan analisis pola pembelian konsumen. Analisis pola pembelian dapat dilakukan dengan metode data mining asosiasi. Metode asosiasi digunakan untuk mencari kombinasi antar item pada suatu database untuk mendapatkan aturan asosiasi. Aturan asosiasi ini diharapkan dapat membantu dalam menetapkan paket bundling alat pendakian. Algoritma yang digunakan dalam metode aosiasi ini adalah algoritma apriori. Pengujian dilakukan dengan lima kondisi support dan confidence, yaitu 0,3 dan 0,6; 0,3 dan 0,7; 0,4 dan 0,7; 0,4 dan 0,8; 0,5 dan 0,8. Rule yang dihasilkan yaitu 27, 18, 11, 4, dan 3.

Item Type: Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Data Mining; Asosiasi; Bundling; Algoritma Apriori
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User: Bara Alam Syah
Date Deposited: 12 Jun 2023 10:27
Last Modified: 12 Jun 2023 10:27
URI: http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/8026

Actions (login required)

View Item View Item