Tajrian, Riska (2023) Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Data Transaksi Penjualan PT Ligno Specialty Chemicals. Undergraduate Thesis thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI RADEN FATAH.
|
Text
Cover.pdf Download (106kB) | Preview |
|
|
Text
Abstrak.pdf Download (104kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.radenfatah.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (130kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (123kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (100kB) | Request a copy |
|
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (143kB) | Preview |
Abstract
Persaingan bisnis di Indonesia saat ini semakin ketat terutama di industri manufaktur. PT Ligno Specialty Chemicals merupakan perusahaan industri kimia yang menerapkan model B2B dalam target pasarnya. PT Ligno harus menjaga hubungan terhadap pelanggan seperti memenuhi permintaan pelanggan atas stok barang yang akan dibeli. Akan tetapi menentukan jumlah persediaan barang untuk stok penjualan bukanlah hal yang mudah. Pada PT Ligno dalam menentukan jumlah persediaan barang hanya berdasarkan perkiraan belaka dan di sisi lain terdapat data transaksi penjualan yang belum dimanfaatkan secara optimal. Sehingga alternatif solusi pada penelitian ini yaitu memanfaatkan metode data mining dengan algoritma FP-Growth untuk mengetahui association rule antar barang. Penelitian ini bertujuan menentukan pola pembelian konsumen berdasarkan data transaksi penjualan tahun 2018-2021 dan mengevaluasi hasil association rules menggunakan lift ratio. Hasil penelitian menunjukkan algoritma FP-Growth dapat diterapkan untuk menentukan pola pembelian konsumen pada transaksi penjualan PT Ligno. Terdapat 8 association rules yang memenuhi minimum support 5% dan minimum confidence 80%, dan konsumen cenderung membeli item FGC-C043, FGC-C029, dan FGC-C042 secara bersamaan, dan juga pada item FGC-C012 dan FGC-C013. Adapun rules dengan nilai support, confidence, dan lift ratio tertinggi yaitu jika membeli item FGC-C043 maka juga membeli item FGC-C029 dan FGC-C042 dengan nilai support 6,3%, confidence 100%, dan lift ratio 14,458. Hasil evaluasi terhadap kombinasi minimum support dan minimum confidence, menunjukkan terdapat empat rules dengan lift ratio kurang dari satu. Sehingga secara keseluruhan, rules yang dihasilkan pada algoritma FP-Growth selain ke empat rules tersebut valid jika dijadikan acuan dalam penentuan persediaan barang.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate Thesis) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, FP-Growth, Persediaan Barang, Pola Pembelian Konsumen |
| Subjects: | 000 Komputer, Informasi, dan Referensi Umum > Karya Umum > Penelitian : metode-metode penelitian Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > 57201 - Sistem Informasi |
| Depositing User: | RISKA TAJRIAN |
| Date Deposited: | 11 May 2023 03:09 |
| Last Modified: | 11 May 2023 03:09 |
| URI: | http://repository.radenfatah.ac.id/id/eprint/27241 |
Actions (login required)
 |
View Item |