SISTEM DATA MINING PENJUALAN MENGGUNAKANALGORITMA APRIORI TOKO MN FASHION

Shidqi, Muhammad Rafif (2024) SISTEM DATA MINING PENJUALAN MENGGUNAKANALGORITMA APRIORI TOKO MN FASHION. Bachelor thesis, UNIVERSITAS NASIONAL.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (446kB)
	Text BAB II.pdf Download (621kB)
	Text BAB III.pdf Download (861kB)
	Text BAB IV.pdf Download (896kB)
	Text BAB V.pdf Download (427kB)
	Text LAMPIRAN (1).pdf Download (496kB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong sektor perdagangan, termasuk MN Fashion, untuk mengadopsi sistem berbasis komputer dalam mengelola operasional mereka. MN Fashion masih menggunakan metode manual dalam mencatat transaksi penjualan dan menganalisis data, yang berisiko menimbulkan kesalahan pencatatan dan analisis yang kurang efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem data mining berbasis web menggunakan Algoritma Apriori untuk menganalisis pola pembelian pelanggan di MN Fashion. Algoritma Apriori digunakan untuk mengidentifikasi himpunan data yang sering muncul (frequent itemset) dan membentuk aturan asosiasi yang mendukung keputusan manajemen persediaan dan strategi pemasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, dengan menggunakan data penjualan dari periode 6 Agustus 2022 hingga 6 Agustus 2024, serta menerapkan nilai minimal support sebesar 5% dan nilai minimal confidence sebesar 30%, sistem berhasil mengidentifikasi pola pembelian signifikan. Temuan utama mencakup keterkaitan antara pembelian "Celana Pendek Perempuan/Laki-Laki" dan "Topi Anak" dengan confidence sebesar 36,94%, antara "Kaos Anak Perempuan/Laki-Laki" dan "Jaket Anak" dengan confidence sebesar 36,36%, serta antara "Obralan Baju Anak Perempuan/Laki-Laki" dan "Jaket Anak" dengan confidence sebesar 30,89%. Hasil ini memberikan wawasan strategis untuk optimasi stok dan pengelolaan barang di MN Fashion. Kata Kunci: Data mining, Association rules, Algoritma, Apriori.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TS Manufactures
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	02 Jan 2025 04:46
Last Modified:	03 Jan 2025 03:38
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12514

Actions (login required)

View Item