PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM ANALISIS DATA PENJUALAN (STUDI KASUS DI CV TIGA PUTRA)

Camalia, Rustam (2024) PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM ANALISIS DATA PENJUALAN (STUDI KASUS DI CV TIGA PUTRA). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.

	Text Tesis_222321040_CAMILA RUSTAM_Abstrak.pdf Download (160kB)
	Text Tesis_222321040_CAMILA RUSTAM_BAB I.pdf Download (234kB)
	Text Tesis_222321040_CAMILA RUSTAM_Daftar.pdf Download (225kB)
	Text Tesis_222321040_CAMILA RUSTAM_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Pertumbuhan data penjualan dari waktu ke waktu yang signifikan terlebih pada bisnis berskala besar dengan melakukan analisa secara manual dapat menjadi tidak efesien dan kurang mampu mengungkapkan pola yang tersembunyi. Perubahan pola pembelian konsumen dapat mempengaruhi strategi penjualan. CV Tiga Putra adalah perusahaan yang bergerak di bidang makanan ringan dan minuman. Berbagai barang yang tersedia di perusahaan tersebut tanpa adanya pengelompokkan antara barang yang diminati dan yang tidak diminati oleh konsumen dengan jumlah barang yang tidak releva sehingga terjadi penumpukan barang dan penjualan barang yang mengakibatkan kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan dan mengoptimalkan hasil analisis data penjualan dengan memanfaatkan algoritma FP Growth. Data Mining adalah metode yang umum digunakan untuk mencari informasi dalam big data. FP-Growth adalah salah satu dari algoritma yang diterapkan untuk mengidentifikasi catatan yang sering muncul dalam kumpulan data. Data yang digunakan data penjualan selama 2 minggu pada bulan Maret 2024 dengan 30 item barang dan 12 data transaksi. Metode yang digunakan adalah algoritma FPGrowth. Dengan menerapkan nilai minimum support 75% dan nilai minimum confidence 80%. Hasil Analisa ialah terdapat 37 pengetahuan dari kombinasi 2 item yang memenuhi nilai minimum support dan confidence. Salah satu rule asosiasinya yakni ‘Jika membeli Spix Mie Goreng 500 (K26) maka akan membeli Golda (K8)’ dengan nilai support 75% dan nilai confidence 82%. Penelitian ini berhasil menerapkan Data Mining menggunakan algoritma FP-Growth untuk meningkatkan strategi penjualan CV Tiga Putra, sehingga perusahaan dapat ebih efektif dalam mengurangi kerugian, dan meningkatkan keuntungan secara signifikan. Oleh karena itu, CV Tiga Putra dapat meningkatkan penjualan dan mengoptimalkan hasil analisis data penjualan. Kata Kunci : Data Mining, Big Data, FP-Growth, Rule Asosiasi, Data Penjualan.

Actions (login required)

View Item