IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA TRANSAKSI PENJUALAN PADA KD CAKE

Sari, Dina Kumala (2024) IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA TRANSAKSI PENJUALAN PADA KD CAKE. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text (SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH) SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH.pdf Download (220kB)
	Text (HALAMAN DEPAN) HALAMAN DEPAN.pdf Download (2MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (207kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (515kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (173kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (201kB)
	Text (SKRIPSI FULL) SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

KD Cake, sebuah usaha kue dan jajanan pasar di Kabupaten Ponorogo, menghadapi tantangan dalam menarik minat pelanggan di industri makanan yang sangat kompetitif. Selama ini, data transaksi penjualan hanya disimpan sebagai arsip, padahal data tersebut bisa diolah menjadi informasi yang bermanfaat untuk meningkatkan penjualan dan inovasi produk. Penerapan teknik data mining, khususnya Algoritma Apriori, dapat membantu mengidentifikasi pola transaksi penjualan dengan menemukan produk yang sering dibeli bersamaan dalam satu transaksi. Algoritma Apriori digunakan untuk menganalisis hubungan antar item dalam data penjualan dan menemukan aturan asosiasi berdasarkan data transaksi penjualan. Informasi ini memungkinkan penjual memberikan rekomendasi produk yang lebih tepat kepada pembeli, meningkatkan penjualan produk yang kurang laku dengan strategi seperti potongan harga, bundling produk, atau diskon pembelian. Dengan demikian, KD Cake dapat mengoptimalkan transaksi penjualan dan merencanakan strategi bisnis yang lebih efektif untuk mencapai peningkatan transaksi penjualan dan laba maksimum sesuai tujuan perusahaan. Hasil dari apriori data sebanyak 100 setelah dilakukan perhitungan menghasilkan rekomendasi produk yang sering dibeli yaitu jika pembeli membeli Lemper, Donat, maka konsumen juga akan membeli Risol dengan nilai Confidance 100% dan nilai lift 1.43 dengan keterangan kolerasi positif.

Item Type:	Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords:	Keywords: Teknologi informasi, Data mining, Algoritma Apriori, Pola penjualan, Toko kue.
Subjects:	T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User:	ft . userft
Date Deposited:	27 Aug 2024 02:54
Last Modified:	27 Aug 2024 02:54
URI:	http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/14555

Actions (login required)

View Item