PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISA DATA PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH

Sulistiawan, Muhammad Dzaky (2026) PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISA DATA PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH. Diploma thesis, UNIVERSITAS NASIONAL.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (375kB)
	Text BAB II.pdf Download (407kB)
	Text BAB III.pdf Download (644kB)
	Text BAB IV.pdf Download (593kB)
	Text BAB V.pdf Download (351kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (566kB)

Abstract

Algoritma FP-Growth digunakan pada data transaksi penjualan untuk memahami pola
pembelian pelanggan di The Sunbreach. Data penelitian didasarkan pada 285 transaksi dan
diproses melalui beberapa langkah (impor data, prapemrosesan data, penghitungan frekuensi
item, konstruksi FP Tree, dan pembangkitan aturan asosiasi dengan dukungan minimum dan
kepercayaan minimum masing-masing sebesar 0,1 dan 0,3). Penelitian ini berhasil
menunjukkan bahwa FP-Growth mampu menghasilkan 522 aturan asosiasi. Barang yang
paling sering dibeli adalah celanajortsbungabali (184 transaksi), dasiorca (183 transaksi), dan
dasi_iguana (153 transaksi). Beberapa aturan asosiasi menunjukkan tingkat kepercayaan dan
lift yang tinggi, yang berarti terdapat hubungan yang kuat dan dapat diandalkan antara
pembelian beberapa produk. Polanya hubungan yang diperoleh memberikan dasar untuk
merumuskan beberapa strategi pemasaran, termasuk namun tidak terbatas pada: teknik
bundling, promosi silang, penempatan produk, dan manajemen persediaan. Algoritma FPGrowth

telah membuktikan kemampuannya dalam mengungkap pola dalam pembelian
pelanggan dan mengoptimalkan strategi berbasis data dalam operasi penjualan ritel.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Delvy Aplirizani -
Date Deposited:	14 Jul 2026 04:18
Last Modified:	14 Jul 2026 04:18
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/17035

Actions (login required)

View Item