IMPLEMETASI DATA MINING PADA SISTEM PENJUALAN PAKAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS : BUTIK BUNAI)

Nazra Dirizky (2022), IMPLEMETASI DATA MINING PADA SISTEM PENJUALAN PAKAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS : BUTIK BUNAI). Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sehingga memasuki berbagai bidang, kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Namun faktanya kebutuhan informasi yang tinggi tidak seimbang dengan penyajian informasi yang memadai. Perkembangan bisnis dan persaingan semakin pesat dikarenakan para konsumen sangat beragam pola belanja sehingga membuat para pelaku bisnis harus cerdas dalam membaca situasi. Pelaku bisnis dapat menjadikan sebuah prediksi minat konsumen untuk dijadikan sebuah prediksi perusahaan dalam mengambil suatu keputusan, serta mengubah sebuah strategi yang paling tepat untuk konsumennya. Para pengambil keputusan berusaha memanfaatkan gudang data yang tersedia, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi penggalian informasi data dalam jumlah yang sangat besar. Untuk mengetahui pakaian yang paling diminati konsumen dibutuhkan teknik data mining dengan metode algoritma apriori, dan didukung menggunakan aplikasi penjualan dengan meneliti data penjualan selama 3 bulan. Data mining merupakan penggabungan teknik analisis data, sementara algoritma apriori digunakan untuk menghitung pola pembelian antar 1-itemset maupun 2-itemset sehingga penjual mudah mendapatkan persentase tertinggi antar merk pakaian yang lain yang banyak diminati konsumen, karena terdapat dua parameter yaitu Nilai Penunjang (Support) dan Nilai Kepastian (Confidence). Maka hasil prediksi penelitian yang didapatkan, bahwa penjualan Pakaian yang paling diminati konsumen adalah Plisket, moela, levis, highwest, gamis H&M, elzatta, boyfriend, dan alana tunik.

File ::(login required)