Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth dan Algortima Apriori Untuk Pola Penjualan Skincare

Khairuna, Aida (2022) Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth dan Algortima Apriori Untuk Pola Penjualan Skincare. Diploma thesis, Universitas Lancang Kuning.

	Text 1855201065_BAB-I_VI_DAFTAR-PUSTAKA.pdf Download (2MB)
	Text 1855201065_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Repository staff only Download (856kB) | Request a copy

Abstract

Anugrah Cosmetic merupakan Anugrah Cosmetic merupakan salah satu bisnis dibidang kosmetik yang menyediakan berbagai macam skincare. Beberapa jenis skincare yang terdapat pada Anugrah Cosmetic yaitu facial, toner, essence, booster, serum, moisturizer, masker dan sunscreen. Pihak toko tidak dapat memprioritaskan produk mana yang akan dibeli sebagai stok untuk dijual, beberapa kali juga ditemukan pihak toko menyuplai seluruh jenis produk skincare di waktu yang sama dan dengan jumlah produk yang sama. Hal ini tentu menyebabkan menumpukkan produk yang mengakibatkan produk tidak tertata dengan rapi. Belum lagi akibat dari penumpukkan barang ini yang menyebabkan kerugian, akhirnya produk-produk yang lama dikhawatirkan masa expired nya, yang berdampak pada penurunan pendapatan. Hasil penelitian dari 1114 transaksi dengan parameter minimum support 40% dan confidence 80% didapatkan hasil yaitu algoritma FP-Growth 12 rule dengan kekusatan rule 0.431408333 dan akurasi sebesar 102%. Sedangkan algoritma apriori menghasilkan 12 rule dengan kekuatan rule 0.42085 dan akurasi sebesar 98%. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa algoritma FP-Growth lebih akurat dalam membentuk aturan asosiasi. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pola penjualan skincare.

Actions (login required)

View Item