IDENTIFIKASI POLA PENJUALAN BARANG DALAM MENJAGA STABILITAS STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH

Nurhaida, Nurhaida (2022) IDENTIFIKASI POLA PENJUALAN BARANG DALAM MENJAGA STABILITAS STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH. Masters thesis, Univesitas Putra Indonesia YPTK.

Preview	Text (Abstrak) Thesis_Nurhaida_202321063_Abstrak.pdf Download (14kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) Thesis_Nurhaida_202321063_BAB I.pdf Download (410kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Pustaka) Thesis_Nurhaida_202321063_DAftar Pustaka.pdf Download (134kB) | Preview
	Text (FUl Text) Thesis_Nurhaida_202321063_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

ABSTRAK Untuk memanfaatkan kumpulan database yang sangat besar dibutuhkan suatu cara atau teknik yang dapat mengubah segudang data menjadi suatu informasi yang berguna, salah satu data yang dapat diolah adalah data penjualan pada Mini Market Kamang Mart. Mini market kamang mart merupakan sebuah mini market yang akan memenuhi kebutuhan masyarakat. Sebagai upaya dalam mendukung pelayanan yang efisien diperlukan tata kerja yang tertib dan teliti sehingga akan menghasilkan informasi yang cepat, akurat dan tepat waktu sesuai kebutuhan konsumen ataupun masyarakat. Untuk memudahkan pihak mini market dalam mengelola data maka dibutuhkan sistem yang dapat menghasilkan sebuah keputusan untuk mengetahui produk yang paling banyak diminati dan dibutuhkan oleh konsumen serta memprediksi tingkat ketersedian stock barang. Sehingga data yang banyak tersebut dapat dimanfaatkan secara optimal agar nantinya barang yang dibutuhkan oleh konsumen dapat terpenuhi dengan baik oleh pihak mini market serta dapat meningkatkan penjualan pada minimarket Kamang Mart dan juga dapat mengurangi penumpukan barang yang kurang diminati oleh konsumen . Data transaksi yang akan diolah pada penelitian ini adalah sebanyak 20 data transaksi. Data transaksi tersebut akan diteliti menggunakan salah satu teknik Data Mining secara rule assosiasi menggunakan algoritma Fp-Growth dengan nilai minimum support 30% dan nilai confidence 70% . Sehingga didapatkan pola pembelian produk yang dijadikan informasi untuk memprediksi tingkat ketersedian stock barang. Penelitian ini sangat tepat digunakan oleh pihak Mini Market agar dapat menyampaikan informasi lebih cepat dan akurat sehingga tingkat penjualan menjadi meningkat dan terkontrol dengan baik. Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Fp-Growth, Rapid Miner, Barang.

Actions (login required)

View Item