ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS: D’TERAS LAMPUNG TENGAH)

SAPTA WIDIARI, NI WAYAN (2023) ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS: D’TERAS LAMPUNG TENGAH). Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

[img] Text (Full Teks)
skripsi19311092.pdf - Published Version

Download (7MB)
[img] Text (Abstrak)
abstrak19311092.pdf - Published Version

Download (14kB)
[img] Text (BAB I Pendahuluan)
b119311092.pdf - Published Version

Download (23kB)
[img] Text (BAB II Landasan Teori)
b219311092.pdf - Published Version

Download (295kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka19311092.pdf - Bibliography

Download (77kB)

Abstract

D’Teras adalah kedai yang menjual berbagai macam makanan dan minuman. Berdasarkan hasil wawancara, owner kurang mengetahui menu apa saja yang diminati oleh konsumen dan owner pun menyetok bahan-bahan menu secara terbatas untuk menghindari pembusukan jika bahan-bahan tersebut tidak diolah menjadi sebuah menu. Berdasarkan observasi yang dilakukan pengelolaan data penjualan masih dicatat kedalam buku penjualan dan D’Teras kurang memahami kebutuhan dan kebiasaan berbelanja pelanggan. Penemuan penjualan barang yang dibeli oleh pelanggan sangat penting dikarenakan dapat membantu rekomendasi kepada pemilik kedai supaya bisa mengetahui menu apa saja yang paling diminati sehingga bisa mempertahankan menu yang sering dibeli dan menghapus menu yang kurang diminati. Dengan demikian, kedai bisa mengembangkan strategi penjualan hingga meningkatkan penjualan. Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk memprediksi pola penjualan pelanggan. Adapun hasil dari penelitian ini didapatkan 2 rules dengan nilai lift yang tertinggi diantaranya “jika membeli Seblak Ori, Nyoklat Oreo maka akan membeli Es teh dengan nilai support 10,7% dan nilai confident 90,15% dengan nilai lift sebesar 1.069 dan “jika membeli Nyoklat Oreo maka akan membeli Es Teh dengan nilai support 12,6% dan nilai confident 90.16% dengan nilai lift sebesar 1.069 dengan tingkat akurasi algoritma sebesar 96%.

Item Type: Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords: Analysis, Purchase Patterns, FP-Growth Algorithm, Data Mining
Subjects: SISTEM INFORMASI (S1) > PROGRAM KOMPUTER
SISTEM INFORMASI (S1) > PROGRAM KOMPUTER
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi
Depositing User: Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited: 02 Feb 2024 04:13
Last Modified: 02 Feb 2024 04:13
URI: http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/5616

Actions (login required)

View Item View Item