Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Association Rules pada Ahass

Gustapo, Handrik (2025) Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Association Rules pada Ahass. Skripsi thesis, Program Studi Teknik Informatika.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (7MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (4MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (389kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (602kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Analisis pola pembelian konsumen merupakan salah satu pendekatan strategis dalam memahami perilaku pelanggan dan mendukung pengambilan keputusan manajerial yang berbasis data. Pada layanan servis motor, pemahaman terhadap pola pembelian memungkinkan perusahaan untuk menyusun strategi promosi, bundling layanan, dan pengelolaan stok yang lebih efisien. Penelitian ini dilakukan di AHHAS PT. Mitra Pinasthika Mustika Batam dengan tujuan untuk mengidentifikasi keterkaitan antar item servis yang sering dipilih bersamaan oleh konsumen. Metode yang digunakan adalah algoritma Association Rules, khususnya Apriori, dengan pendekatan kuantitatif terhadap 4026 data transaksi pada periode Mei hingga Juni 2025. Data diolah melalui proses pra-pemrosesan dan one-hot encoding sebelum dianalisis menggunakan parameter minimum support sebesar 5%, confidence 30%, dan lift > 1. Hasil dari penelitian ini menunjukkan 80 kombinasi item (frequent itemsets) dan 38 aturan asosiasi yang memenuhi kriteria. Salah satu aturan paling signifikan adalah Ganti Oli & Gear Set, yang memiliki nilai lift mendekati 2,5, menandakan adanya hubungan yang sangat kuat antar layanan tersebut. Pola lain seperti Spooring & Ban Depan dan Filter Udara & Balancing juga menunjukkan kecenderungan pilihan servis yang saling terkait. Temuan ini menjadi dasar yang kuat untuk penerapan sistem rekomendasi otomatis, perencanaan paket layanan, serta alokasi sumber daya manusia dan logistik secara lebih terukur. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Apriori mampu menggali pola tersembunyi dalam data transaksi dan memberikan nilai tambah dalam peningkatan kualitas layanan dan efisiensi operasional di sektor otomotif.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Association Rules, Apriori, Pola Pembelian, Data Mining: Association Rules, Apriori, Purchase Pattern, Data Mining
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Kecerdasan Buatan
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Susila Novmbrita
Date Deposited:	08 Nov 2025 07:26
Last Modified:	08 Nov 2025 07:26
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/6929

Actions (login required)

View Item

Downloads