Implementasi Data Mining pada Pengaturan Data Invoice Distributor Menggunakan Algoritma Fp Growth

Sudarto, Piter Prasetyo (2023) Implementasi Data Mining pada Pengaturan Data Invoice Distributor Menggunakan Algoritma Fp Growth. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (2MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (4MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (503kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (734kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian tentang pemrosesan atau pengolahan data transaksi penjualan dengan menggunakan algoritma FP Growth untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat ini dilakukan di PT. Wyssa Artha Sejahtera, sebuah perusahaan distributor. Perusahaan tersebut memiliki banyak data transaksi penjualan setiap harinya, yang terdiri dari berbagai jenis produk, seperti produk minuman dan makanan. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk dapat mengekstraksi informasi yang berguna dari data transaksi penjualan tersebut, seperti tren penjualan, produk yang paling diminati oleh pelanggan, dan lain sebagainya. Dalam penelitian ini, metode dokumentasi langsung dengan pihak perusahaan digunakan untuk mengumpulkan data transaksi penjualan dari Januari 2022 hingga Desember 2022. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan perangkat lunak RapidMiner untuk proses pengolahan data transaksi penjualan. RapidMiner 9.10 merupakan aplikasi yang sangat tepat untuk menggunakan metode algoritma FP Growth, terutama untuk jenis produk makanan dan minuman dimana jumlah data transaksi penjualan semakin banyak. Dalam pengujian yang dilakukan, RapidMiner 9.10 mampu menemukan set item 1, 2, 3, dan 4 hingga mencari support dan Confidence. Dengan informasi yang dihasilkan dari analisis data transaksi penjualan, perusahaan dapat menentukan strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan penjualan dan mendapatkan pola penjualan produk yang memiliki itemset tertentu. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat digunakan sebagai acuan bagi perusahaan-perusahaan lain dalam industri yang serupa untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan. Peneliti melakukan analisis dengan menggunakan algoritma FP Growth. Algoritma ini digunakan untuk mengekstraksi informasi seperti support, confident, dan nilai frequency item-set. Hasil analisis menunjukkan bahwa item set 2 ,3, dan 4 memiliki minimal support sebesar 20% dan minimal Confidence 70%. Setelah data transaksi penjualan terkumpul, Hal ini menunjukkan bahwa produk penjualan di PT. Wyssa Artha Sejahtera produk tertentu seperti Layer Cake Chocolate dan Layer Cake Pandan memiliki penjualan yang lebih baik dibandingkan produk-produk lainnya dalam penentuan nilai suppor

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Association rule, FP-Growth, Aturan asosisasi, RapidMiner: Association, Data Mining ,FP-Growth ,RapidMiner
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 006 Metode Komputer Tertentu
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Lia Priscilla
Date Deposited:	02 Nov 2023 02:50
Last Modified:	04 Nov 2024 04:21
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/5848

Actions (login required)

View Item

Downloads