Implementasi Mining Pada Penjualan Produk Di Humblezing Company Menggunakan Metode Associantion Rule

Indra Faizal, Mochamad (2016) Implementasi Mining Pada Penjualan Produk Di Humblezing Company Menggunakan Metode Associantion Rule.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Humblezing Company merupakan salah satu industri kreatif yang bergerak di bidang fashion brand. Humblezing Company berdiri sejak tahun 2010 dan telah banyak memasarkan produk dengan berbagai macam design. Saat ini proses pemilihan produk untuk promosi masih dilakukan secara acak serta berdasarkan produk yang penjualannya tinggi saja, ini kerap kali berdampak pada target yang diinginkan tidak sesuai dengan yang diharapkan karena tidak semua produk yang dipromosikan diminati oleh konsumen, ini diakibatkan oleh kesalahan dalam pemilihan kombinasi produk. Dalam keilmuan data mining terdapat suatu metode yang dinamakan association rule atau biasa disebut juga market basket analysis yang bertujuan untuk menunjukan nilai asosiatif antar produk yang dibeli oleh konsumen sehingga terlihatlah sebuah pola berupa produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan menggunakan pendekatan algoritma FP-Growth proses analsis hanya memerlukan scan database sebanyak dua kali untuk mendapatkan frequent itemset. Dari hasil pengujian 150 data transaksi dengan minimum support sebesar 2 dan minimum confidence sebesar 60%, didapat hasil rekomendasi kombinasi produk Lut dark Gray dan Oahu Red, kombinasi Firudo Green dan Glaston Denim, kombinasi Lut Green Herringbone dan Finca Gray, kombinasi Lut Cream Canvas dan Lut Brown Canvas serta kombinasi Lut Brown Canvas dan Lut Cream Canvas. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi data mining yang dibangun dapat membantu pihak perusahaan mengetahui pola pembelian produk yang dibeli secara bersamaan serta memberikan informasi dalam penentuan pemilihan kombinasi produk sebagai bahan promosi. Kata kunci : Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Frequent Itemset

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Frequent Itemset
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2015
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: M.Kom Taryana Suryana
Date Deposited: 16 Nov 2016 07:56
Last Modified: 16 Nov 2016 07:56
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/18428

Actions (login required)

View Item View Item