Path: Top > S1-Final_Project > Fakultas_Teknik_dan_Ilmu_Komputer > Teknik_Informatika > 2017

Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Di AAliyah Menggunakan Metode Association Rule

2017
Undergraduate Theses from JBPTUNIKOMPP / 2017-06-16 08:40:46
By : Hadid Arifin NIM. 10110055, Perpustakaan UNIKOM (alhadidarifin@gmail.com)
Created : 2017-06-16, with 13 files

Keyword : AALIYAH, butik, data mining, association rule, frequent itemset, generate rule, algoritma FP-Growth.
Url : http://alumni.unikom.ac.id

AALIYAH merupakan butik yang dimiliki perorangan yang bergerak dibidang penjualan produk pakaian wanita seperti kaos, manset, kemeja, rok, celana, jas, jaket, dress, kerudung, asesoris, tas, sepatu dan lain sebagainya. Salah satu strategi pemasaran yang diterapkan pihak AALIYAH adalah pembuatan paket pada tiap event hari raya umat Islam. Namun dalam praktiknya, paket yang disediakan AALIYAH tersebut kurang diminati pembeli, dikarenakan pembuatan paket yang hanya berdasarkan selera yang dianggap bagus dan sedang trend tanpa didasari perhitungan atau pengolahan dari data penjualan yang telah dilakukan konsumen pada periode tertentu. Hal tersebut berdampak pada menurunnya peluang AALIYAH mendapatkan minat beli konsumen pada event tersebut.Salah satu cara untuk mengatasi masalah yang ada di AALIYAH adalah menggunakan pendekatan data mining dengan metode association rule. Data mining adalah proses menemukan pengetahuan yang menarik dari sejumlah data yang besar sedangkan association rule merupakan salah satu metode untuk menentukan pola dari suatu barang yang selalu dipilih dari setiap kejadiannya. Dalam menentukan association rule, terdapat dua tahap yang harus dilakukan, yaitu mencari frequent itemset (sekumpulan item yang sering muncul secara bersamaan) dan mencari aturan asosiatif berbentuk rule atau generate rule yang memenuhi syarat yang telah ditentukan. Dalam pembangunan aplikasinya, algoritma yang digunakan adalah FP-Growth. FP-Growth merupakan salah satu alternatif algoritma yang cukup efektif untuk mencari himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data yang besar. Secara keseluruhan association rule dapat membantu pihak AALIYAH menghasilkan pola konsumen berdasarkan penjualan untuk dijadikan paket. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan pengujian beta dan fungsional, aplikasi yang dibangun dapat membantu pihak AALIYAH untuk mengetahui pola pembelian dari data penjualan yang dimiliki AALIYAH untuk selanjutnya dijadikan acuan dalam menentukan paket yang akan ditawarkan kepada konsumen.

Description Alternative :

AALIYAH is a boutique owned by individual, engaged in sales of women's clothing products such as shirts, cufflinks, shirts, skirts, pants, coats, jackets, dresses, veils, accessories, bags, shoes and so forth. One of the marketing strategies adopted by a Aaliyah is the packaging on each event Muslims feast. However, in practice, the package provided by AALIYAH is less interested buyer, due to poor packaging that is considered only based on the tastes nice and trends without being based on calculations or processing of data sales. This decrease the chances of getting AALIYAH consumer purchase interest in that event. One way to overcome the existing problems in AALIYAH is using data mining approach with the method of association rule. Data mining is the process of finding interesting knowledge from large amounts of data and association rule is one method to determine the pattern of an item is always selected from each event. In determining the association rule, there are two steps that must be done, which is finding frequent itemset (set of items that frequently appear simultaneously) and find rules generate associative form. In the development of its application, the algorithm is used is FP-Growth. FP-Growth algorithm is one alternative that is effective to finding data set that appears most frequently (frequent itemset) in a large data set. Overall association rule can help the consumer by AALIYAH produce patterns of sales transactions to be used as a package. Based on the testing that was done with beta testing and functional, application built to help the parties AALIYAH to know the pattern of the purchase transaction data owned AALIYAH henceforth be used as a reference in determining the package that will be offered to consumers.

Give Comment ?#(0) | Bookmark

PropertyValue
Publisher IDJBPTUNIKOMPP
OrganizationPerpustakaan UNIKOM
Contact Namedyah@unikom.ac.id
AddressJl. Dipati Ukur No.116 Lt.7
CityBandung
RegionWest Java
CountryIndonesia
Phone022-2533825 ext.112
Fax022-2533754
Administrator E-mailperpus@unikom.ac.id
CKO E-mailperpus@unikom.ac.id