Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/22763
Title: | Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Aplikasi Penjualan (Studi Kasus : Pt. Pasar Swalayan Maju Bersama Letda Sujono) |
Other Titles: | Data Mining Analysis Using the Apriori Algorithm in the Sales Application Information System (Case Study: Pt. Pasar Swalayan Maju Bersama Letda Sujono) |
Authors: | Sirait, Yuli Destriani |
metadata.dc.contributor.advisor: | Noviandri, Dian Muliono, Rizki |
Keywords: | algoritma apriori;data mining;penjualan;apriori algorithm;sales |
Issue Date: | 25-Jul-2023 |
Publisher: | Universitas Medan Area |
Series/Report no.: | NPM;188160050 |
Abstract: | PT. Pasar Swalayan Maju Bersama Letda Sujono merupakan Store Maju Bersama ke-8 dari 14 cabang dikota medan yang merupakan tempat penjualan yang menyediakan berbagai kebutuhan dan mengutamakan pelayanan dan kualitas barang yang dijual dengan sangat baik. Banyaknya data transaksi yang tidak dimanfaatkan secara maksimal menjadi permasalahan tersendiri bagi pemilik toko. Banyaknya data tersebut dapat diolah menggunakan algoritma apriori untuk membuat rekomendasi barang yang paling sering dibeli oleh konsumen. Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining. Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat mempelajari asosiasi, mencari pola hubungan antar satu atau lebih barang dalam suatu dataset. Penelitian ini menghasilkan kombinasi 5iterasi dan aturan asosiasi yang terbentuk. Data tersebut bisa dijadikan sebagai informasi kepada pemilik toko untuk mengembangkan strategi penjualan dan membentuk pola penjualan baru yang lebih baik agar penjualan di toko tersebut dapat berjalan secara maksimal. PT. Pasar Swalayan Maju Bersama Letda Sujono is 8 of the 14 Maju Bersama shops in the city of Medan which is a sales place that provides various needs and prioritizes excellent service and quality of goods sold. The amount of transaction data that is not utilized optimally is a problem for business owners. The amount of data can be processed using an a priori algorithm to make recommendations for the items most frequently purchased by consumers. The a priori algorithm is one of the classical data mining algorithms. A priori algorithms are used so that computers can learn associations, looking for patterns of relationships between one or more items in a dataset. This study resulted in a combination of 5 iterations and association rules that were formed. This data can be used as information for store owners to develop sales strategies and form new sales patterns that are better so that sales at the store can run optimally. |
Description: | 105 Halaman |
URI: | https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/22763 |
Appears in Collections: | SP - Informatic Engineering |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
188160050 - Yuli Destriani Sirait - Fulltext.pdf | Cover, Abstract, Chapter I, II, III, V, Bibliography | 3.06 MB | Adobe PDF | View/Open |
188160050 - Yuli Destriani Sirait - Chapter IV.pdf Restricted Access | Chapter IV | 1.52 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.