YUFI ARMANDA, - (2022) PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH (FP-GROWTH). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text GABUNGAN TA KECUALI BAB IV.pdf Download (6MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB IV PEMBAHASAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH (FP-GROWTH) YUFI ARMANDA NIM: 11553104740 Tanggal Sidang: 20 Desember 2022 Periode Wisuda: Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. Soebrantas, No. 155, Pekanbaru ABSTRAK Haura Swalayan merupakan sebuah minimarket yang menjual bahan-bahan pokok makanan, minuman dan perlengkapan sehari-hari. Swalayan ini melayani sekitar 800 sampai 900 transaksi penjualan selama sebulan dan 5.250 data transaksi dari bulan November 2021 sampai dengan April 2022. Namun dalam melakukan pengaturan tata letak barang, toko ini masih menempatkan barang menurut kelompok dan jenis barang sehingga berdampak terhadap dimensi kepuasan pelanggan. Dimana pelanggan mengalami kesulitan saat mencari 1 item barang bisa menghabiskan waktu 1 menit dan terkadang beberapa rak barang yang tidak terlihat oleh konsumen tersebut. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah tersebut, maka Tugas Akhir ini mencari item yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan melalui data transaksi penjualan menggunakan Algoritma FP-Growth. Maka dari 4.999 data transaksi yang di proses menghasilkan rak makanan ringan dan roti sebelumnya berdekatan dengan rak kebutuhan bayi, setelah dilakukan analisa rak makanan ringan dan roti didekatkan dengan rak minuman yang terletak dibagian depan dan rak kebutuhan bayi pindah posisi disamping tisu dan pembalut. Kata Kunci: Algoritma FP-Growth, Swalayan, Tata Letak, Transaksi Penjualan.

Actions (login required)

View Item