IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENETAPAN STRATEGI PENJUALAN MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DI DIGIZONE CLOTHING YOGYAKARTA

Sugiyono, Noki (2021) IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENETAPAN STRATEGI PENJUALAN MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DI DIGIZONE CLOTHING YOGYAKARTA. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.

Preview	Text 1_165410074_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
Preview	Text 2_165410074_BAB_I.pdf - Published Version Download (134kB) | Preview
Preview	Text 3_165410074_BAB_II.pdf - Published Version Download (363kB) | Preview
	Text 4_165410074_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (284kB)
	Text 5_165410074_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (363kB)
Preview	Text 6_165410074_BAB_V.pdf - Published Version Download (123kB) | Preview
Preview	Text 7_165410074_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (8kB) | Preview
Preview	Text 8_165410074_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (351kB) | Preview
	Text 9_165410074_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (829kB)

Abstract

Mulai dari tahun 2018 pebisnis online terus meningkat dari sebelumnya 1,6 % menjadi 3,1% dari populasi Indonesia dikutip dari Kominfo. Hal ini dapat berdampak positif bagi dunia TIK untuk terus meningkatkan kinerja mereka untuk mengembangkan semua lini yang berada di sistem perputaran bisnis online. Digizone Clothing adalah salah satu distro hobby yang berada di Yogyakarta. Setiap transaksi pasti menghasilkan data penjualan. Akan tetapi belum dapat memaksimalkan permanfaatan data tersebut. Data transaksi penjualan hanya disimpan tanpa dilakukan analaisis lebih lanjut.Diperlukan suatu sistem untuk menganalisis data transaksi penjualan dengan menggunakan data mining sebagai suatu tekhnis analisis data yang dapat membantu distro untuk memperoleh pola pola penjualan dalam membantu distro tersebut untuk menentukan promo bundling. Algoritma yang digunakan sebagai proses utama dari analisis database adalah algoritma apriori dengan menggunakan minimum support, minimum confidence, frequent itemset dan data transaksi untuk menemukan aturan asosiasi. Percobaan menggunakan 500 data transaksi dari bukan Januari sampai Desember tahun 2019.Pengujian menggunakan minimum support 10% dan minimum confidence 40%. Jika aturan minimum confidence kurang dari 40% maka aturan tidak memenuhi standard yang diinginkan, dengan itu dapat diterapkan strategi untuk promo bundling. Kata kunci : Algoritma Apriori, Data mining, Digizone Clothing, Pola Pembelian

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Apriori, Data mining, Digizone Clothing, Pola Pembelian
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Database A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence)
Divisions:	Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering)
Depositing User:	Mr. Andi Setyanto
Date Deposited:	01 Mar 2021 03:34
Last Modified:	01 Mar 2021 03:34
URI:	http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/9122

Actions (login required)

View Item