eprintid: 8910
rev_number: 6
eprint_status: archive
userid: 46
dir: disk0/00/00/89/10
datestamp: 2025-01-16 02:27:20
lastmod: 2025-01-16 02:27:20
status_changed: 2025-01-16 02:27:20
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Purwanto, Marcella Stevany
creators_name: Harsani, Prihastuti
creators_name: Puja Negara, Teguh
creators_NPM: 065119176
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Purwanto, Marcella Stevany
contributors_name: Harsani, Prihastuti
contributors_name: Puja Negara, Teguh
contributors_NIDN: 0427017501
contributors_NIDN: 0419018402
corp_creators: Universitas Pakuan
corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam
corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer
title: Analisis Pola Penjualan Ban Mobil Berdasarkan Data Transaksi
Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth
ispublished: pub
subjects: QK
divisions: sch_ecs
full_text_status: none
abstract: Analisis Pola Penjualan Ban Mobil Berdasarkan Data Transaksi
Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth dan Apriori
Marcella Stevany Purwanto, Prihastuti Harsani2
, Teguh Puja Negara3
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas
Pakuan, Jawa Barat, 16134, Indonesia
Abstract
Analisis data mining dengan menggunakan apriori dan FP-Growth telah di implementasikan dengan menggunakan data
transaksi penjualan ban mobil pada PT. Bersaudara untuk menemukan pola kombinasi itemset. Penelitian ini
menghasilkan 4 aturan asosiasi yang sama yaitu 26.78% dari data transaksi jika membeli B/D GT 750-16 memiliki
kemungkinan 79.89% untuk membeli B/L GT 750-16 14PR 88N, 26,78% dari data transaksi jika membeli B/L GT 750-
16 14PR 88N memiliki kemungkinan 95.92% untuk membeli B/D GT 750-16, 23.17% dari data transaksi jika membeli
B/D GT 750-16 memiliki kemungkinan 69.12% untuk membeli BANFLAP GT 16L secara bersamaan, dan 23.17% dari
data transaksi jika membeli BANFLAP GT 16L memiliki kemungkinan 95.69% untuk membeli B/D GT 750-16 secara
bersamaan. Aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support dan confidence akan direkomendasikan kepada
pelanggan dan perusahaan dapat menambahkan stok barang tersebut sedangkan itemset yang tidak memenuhi syarat
minimum support dan confidence tidak akan direkomendasikan kepada pelanggan dan perusahaan akan mengurangi stok
barang tersebut. Kedua metode tersebut menghasilkan aturan asosiasi yang sama sehingga hasil kombinasi itemset dapat
digunakan untuk merekomendasikan kepada pelanggan dalam membeli barang dengan kombinasi item, memberikan
penawaran promosi seperti potongan harga, dan juga hasil tersebut dapat digunakan oleh perusahaan untuk
mempersiapkan stok barang agar pelanggan tidak perlu menunggu barang datang karena kendala pada waktu pengiriman
Kata kunci: Data mining, Metode Frequent Pattern Growth, Metode Apriori, Penjualan ban mobil, Kombinasi
itemset.
date: 2024-07-11
date_type: published
pages: 22
institution: Universitas Pakuan
department: Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam
thesis_type: Skripsi
thesis_name: Sarjana
citation:   Purwanto, Marcella Stevany and Harsani, Prihastuti and Puja Negara, Teguh  (2024) Analisis Pola Penjualan Ban Mobil Berdasarkan Data Transaksi Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth.  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.