PENERAPAN DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN PUPUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

Tumanggor, Josua Ahmat (2023) PENERAPAN DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN PUPUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI. Diploma thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover.pdf Download (243kB)
	Text BAB I.pdf Download (289kB)
	Text BAB II.pdf Download (436kB)
	Text BAB III.pdf Download (495kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (157kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (364kB)

Abstract

Pola transaksi penjualan produk pada toko pupuk UD. Manik sampai saat ini
belum dimanfaatkan seperti yang diharapkan, setiap informasi tukar beli pembeli hanya
disimpan sebagai arsip. Mengakibatkan sulitnya pihak toko pupuk dalam menganalisa
setiap data transaksi dari pola pembelian konsumen. Sulitnya pihak toko dalam
menentukan produk yang paling banyak terjual dan kurang mengetahui jenis pupuk apa
saja yang dibutuhkan konsumen. Tujuan dari penelitian ini untuk membantu perusahaan
toko pupuk UD. Manik dalam meningkatkan penjualannya dari kebiasaan membeli
konsumen. Dengan penerapan data mining untuk mengolah berbagai kumpulan data
dalam jumlah yang besar. Metode apriori digunakan untuk menghasilkan asosiasi rule
hubungan antar item dalam suatu kumpulan data. Dari parameter nilai minimum support
35% dan nilai minimum confidence 70%. Hasil dari penerapan data mining algoritma
apriori berhasil menganalisa data transaksi penjualan pupuk selama 1 tahun terhitung
mulai bulan April 2020 sampai maret 2023. Dalam data tersebut perhitungan dilakukan
dengan mencari 3 merek pupuk yang terlaris setiap bulannya, dari perhitungan kombinasi
itemset menghasilkan aturan asosiasi final dengan nilai tertinggi 85,72%.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	07 Nov 2023 04:32
Last Modified:	07 Nov 2023 04:32
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/8863

Actions (login required)

View Item