The demand for staple products that vary among customers makes it necessary for the store to determine how the marketing strategy should be. Data mining are known as KDD (Knowledge Discovery in Database) is to digging up valuable knowledge from the data. Research purpose is to identify the right marketing strategy to sales the goods. The marketing strategy is took by analyze how much consumers demand for basic needs. The algorithms used in this research are FP (Frequent Pattern)-Growth and A-priori Algorithm. Finding combinations patterns between itemset using the Association Rule. FP-Growth algorithm is an algorithm that been used to determining a set of data in a data set that often appears on the frequency of the itemset. the KDD stages study are data cleansing, data integration, data selection, data transformation, data mining, pattern evaluation and knowledge presentation. the Testing used Rapidminer software with a minimum confidence value of 0.6 and a minimum support of 0.45. FP-Growth algorithm obtained 5 rule conclusions while Apriori Algorithm obtained 3 rule conclusions. The FP-Growth algorithm make a better decision rules than a priori algorithms in determining of marketing strategies, because it produces more decisions on how the goods sold.
Private universities have devised a strategy to counteract the ongoing competition. Private universities can use the appropriate data analysis method to make higher education management decisions. The goal of this research is to find a new approach to data analysis methods in the form of visualization using the TTM (Temporal Topic Model) method to assist private university management. These findings are the two formulas used to generate time-based visualizations and the Temporal Topic Model per month to visually change news topics related to rankings so that management can decide on marketing strategies and policies that are in relation to public opinion.
Tracking and object is one of the utilizations on the field of the computer vision application. Object tracking utilization as a computer vision in this study is used to identify objects which exist within a frame and calculate the number of objects passing within a frame. The utilization of computer vision in various fields of application can be used to solve the existing problems. The method used in object tracking is by comparison between optical flow estimation method with background method. The test is conducted by using a still camera for both methods by making changes to the parameter values used as a reference. The results of the tests, conducted on the three video objects by comparing the two methods show a Total Recorded Time better than those of the background estimation method, being smaller than 100 seconds. Testing both methods successfully identifies the object tracking and calculates the number of passing cars.
ABSTRAK PENDAHULUANDalam pencatatan penjualan pulsa biasanya sebuah counter melakukannya secara manual yakni menggunakan sebuah buku untuk mencatat pulsa apa saja yang terjual pada hari tersebut. Dalam proses ini ingin mencoba merancang sebuah sistem yaitu Sistem Penjualan Pulsa, yang diperuntukkan umum bagi counter pulsa Cellular. Dimana perancangan sistem tersebut dapat mencatat data-data penjualan barang yang dahulunya menggunakan buku kini menggunakan komputer. Sehingga proses pencatatan penjualan barang yang ada menjadi tersusun rapih dan akurat yang dapat dibuat laporan penjualannya untuk dilihat oleh pemilik counter tersebut. METODE PENELITIANDalam penulisan ilmiah ini, metode yang digunakan yaitu menggunakan System Development Life Cycle (SDLC). SDLC merupakan suatu siklus hidup sistem yang dimana terdiri dari beberapa tahap diantaranya analisa program, desain sistem, penulisan kode program, pengujian program, penerapan program. SDLC adalah langkahlangkah dalam pengembangan sistem informasi. SDLC menyediakan framework yang lengkap untuk aktivitas rekayasa bentuk dan pembangunan sistem informasi yang formal. (Martin, Merle P., Willy Sudiarto) 3 . PerencanaanPada tahap ini yakni melakukan perencanaan terhadap kebutuhan dalam suatu sistem, Dalam tahap ini melakukan studi pustaka dengan mempelajari materi mengenai perancangan sistem informasi, UML, serta materi yang berkaitan dengan penelitian ini. Selain itu juga mewawancarai langsung kepada pengguna (pemilik dan pegawai counter pulsa). Unified Modeling Language (UML) adalah keluarga notasi grafis yang didukung oleh metamodel tungggal, yang membantu pendeskripsian dan design sistem perangkat lunak, khususnya sistem yang dibangun menggunakan pemrograman berorientasi objek. (Martin Fowler, Munawar, Whitten dan Bantley) 2 . Analisa SistemPada tahap ini melakukan analisa terhadap kebutuhan dalam suatu sistem, Langkah ini merupakan analisa terhadap kebutuhan merancang sistem. Dalam tahap ini melakukan penelitian wawancara kepada pengguna (pemilik dan pegawai counter pulsa). Desain SistemTahap kedua yaitu mendesain sistem sebelum merancang suatu aplikasi. Pada tahap ini merancang sistem diantaranya struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi interface.\
ABSTRAK PENDAHULUANDecicion tree learning adalah suatu metode belajar yang sangat populer dan banyak digunakan secara praktis. Metode ini merupakan metode yang berusaha menemukan fungsi-fungsi pendekatan yang bernilai diskrit dan tahan terhadap data-data yang terdapat kesalahan (noise data) serta mampu mempelajari ekspresi-ekspresi disjungtive. Iterative Dichotomiser 3 (ID3), Assistant dan C4.5 merupakan jenis dari decision tree learning. Dalam membangun decision tree learning dibutuhkan evaluasi semua atribut yang ada menggunakan suatu ukuran statistik untuk mengukur efektifitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan kumpulan sampel data. Dalam hal ini information gain adalah yang paling banyak digunakan (Suyanto, 2011).Jalur kelulusan merupakan tahap akhir yang harus dilalui seorang mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikan di perguruan tinggi. Pada salah satu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Jakarta, terdapat dua jalur kelulusan yang dapat dilalui, yaitu jalur skripsi dan jalur non-skripsi. Jalur skripsi merupakan proses kelulusan mahasiswa, dimana seorang mahasiswa diwajibkan menyusun karya tulis ilmiah berdasarkan penelitian lapangan dan/atau kepustakaan. Jalur nonskripsi merupakan proses kelulusan mahasiswa, dimana seorang mahasiswa tidak menyusun sebuah karya tulis ilmiah melainkan melalui pengujian secara lisan 3 mata kuliah yang berkaitan dengan bidang studi. Permasalahan yang terjadi adalah ketidaktepatan keputusan yang diambil pihak sekretariat dalam menentukan jalur kelulusan mahasiswa, seperti terjadinya seorang mahasiswa yang harusnya menempuh jalur skripsi tapi dinyatakan jalur non skripsi.Dalam penelitian ini algoritma ID3 akan dibuat sebuah model yang akan menghasilkan sebuah pohon keputusan. Dimana pohon keputusan tersebut akan digunakan untuk menentukan jalur skripsi pada mahasiswa atau jalur non skripsi dalam jalur kelulusan mahasiswa tingkat akhir pada suatu Perguruan Tinggi Swasta. TINJAUAN PUSTAKABeberapa penelitian terkait decision tree learning diantaranya; penelitian yang dilakukan oleh Rong Cao dan Lizhen Xu menggunakan Algoritma C4.5 untuk menganalisa penjualan. Lee (2010) menggunakan algoritma ID3 untuk penentuan penerima beasiswa. Wibowo (2009) menggunakan algoritma ID3 untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada penentuan MVP di sebuah pertandingan bola basket.Salah satu jenis dari decision tree learning adalah algoritma ID3. Algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) merupakan algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran pohon keputusan) yang menggunakan strategi pencarian hill-climbing, yaitu dimulai dari pohon kosong, kemudian secara progresif berusaha menemukan sebuah pohon keputusan yang mengklasifikasikan sampel-sampel data secara akurat tanpa kesalahan. Pertumbuhan cabang-cabang pohon keputusan pada algoritma ID3 dilakukan sampai pohon tersebut mampu mengklasisifikasikan
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.