IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK MENGANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN

ANDRIANI, NADIA DWI, B2A218052 (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK MENGANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 6. Abstrak.pdf Download (341kB) | Preview
Preview	Text 12. BAB I.pdf Download (469kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB II.pdf Download (616kB) | Preview
	Text 14. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (498kB) | Request a copy
	Text 15. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (483kB) | Request a copy
Preview	Text 16. BAB V.pdf Download (344kB) | Preview
Preview	Text 17. Daftar Pustaka.pdf Download (490kB) | Preview
Preview	Text Jurnal Ilmiah.pdf Download (588kB) | Preview

Abstract

Kata Kunci: Association Rule, FP-Growth, Market Basket Analysis Tingginya angka persaingan, khususnya dalam industri ritel, menuntut para pelaku bisnis untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan dengan cara menganalisa data yang tersedia untuk dijadikan sebagai sistem penentuan kebijakan dan pengambilan keputusan strategi bisnis. Agar suatu toko retail atau swalayan dapat memiliki keunggulan yang bisa menarik pembeli dibutuhkan suatu strategi, salah satu strategi yang dapat diambil adalah mengetahui pola beli pelangan dengan menganalisa data transaksi penjualan. Agar suatu toko retail atau swalayan dapat memiliki keunggulan yang bisa menarik pembeli dibutuhkan suatu strategi, salah satu strategi yang dapat diambil adalah mengetahui pola beli pelangan dengan menganalisa data transaksi penjualan. Market Basket Analysis merupakan bagian dari metode data mining yang menggunakan teknik algoritma FP-Growth untuk mengetahui produk-produk yang berasosiasi. Perhitungan asosiasi produk ditentukan oleh dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian) dan satu parameter pendukung yaitu lift ratio. Penelitian ini menggunakan data dari Minimarket di Kota Magelang yaitu data transaksi belanja konsumen pada bulan September 2018, dengan sampel yang digunakan sebanyak 100 transaksi keatas. Tujuan Penelitian ini adalah untuk menerapkan Algoritma FP-Growth dalam penemuan pola asosiasi antar item produk dilihat dari pola belanja konsumen pada data transaksi penjualan yang ada pada Minimarket. Salah satu pola yang dihasilkan dari analisis terhadap data transaksi bulan agustus-september 2017 yaitu jika membeli ROMA WAFER CHOCO BLAST 54 maka membeli TARO SW 10G dengan nilai support = 0.03 dan nilai confidence = 1.

Actions (login required)

View Item