PENERAPAN DATA MINING UNTUK PEMBUATAN PAKET PROMO PENJUALAN MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA FP-TREE DAN TID-LIST
ALBERT WILLIAM TAN, YUDI GUNAWAN, ANDREAS (2021) PENERAPAN DATA MINING UNTUK PEMBUATAN PAKET PROMO PENJUALAN MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA FP-TREE DAN TID-LIST , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
ABSTRAK
Penyusunan strategi paket promo secara manual dapat menemui kesulitan dalam menentukan paket promo terhadap produk yang tepat karena tidak adanya analisis terhadap data penjualan barang dan ukuran database penjualan yang besar.
Solusi dari permasalahan ini adalah menerapkan ilmu data mining untuk menemukan pola pembelian yang sering dilakukan konsumen dalam suatu kumpulan transaksi penjualan, sehingga perusahaan dapat membuat paket promo yang tepat untuk mendorong peningkatan omset penjualan. Penelitian melakukan scanning terhadap database penjualan yang diperoleh dari dataset UCI maching learning repository and intelligent system dengan transaksi penjualan sebanyak 12,224 record dan barang terjual sebanyak 126,898 record.
Selanjutnya proses data mining melakukan proses pembangunan struktur pohon FP Tree, melakukan pembangunan conditional FP Tree dan TID List, kemudian mengekstraksi kombinasi barang (frequent itemset), dan menghitung support (S), confidence (C) dan mengurutkan aturan asosiasi berdasarkan pada nilai S x C, dari nilai tertinggi ke nilai terendah. Kombinasi algoritma FP-Tree dan TID-List dapat digunakan untuk membantu penyusunan strategi paket promo, dengan menganalisis database penjualan dan menemukan kombinasi barang yang paling sering terjual.
The manual preparation strategy of a promo package can encounter difficulties in determining the right product to be promoted caused of no sales data analysis and the large size of sales database.
The solution to this problem is to apply data mining science to find buying patterns that consumers often make in a collection of sales transactions, so that company can create the right promo packages to encourage increased sales turnover. The study scanned the sales database obtained from the UCI maching learning repository and intelligent system dataset with 12,224 sales transaction records and 126,898 record of goods sold.
Furthermore, the data mining process carries out the process of constructing an FP-Tree tree structure, constructing a conditional FP-Tree and TID List, then extracting a combination of items and calculating support (S), confidence (C) and sorting association rules based on the value of S x C descending, from the highest to the lowest value. The combination of FP-Tree and TID-List algorithms can be used to help formulate promo package strategies, by analyzing the sales database and finding the most frequently sold combinations of items.
JURNAL
| KATEGORI JURNAL | Jurnal Nasional Terakreditasi |
|---|---|
| TAHUN JURNAL | 2021 |
| VOLUME JURNAL | 4 |
| NOMOR JURNAL | 2 |
| NAMA PENERBIT | Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer (TEKINKOM) |
| NOMOR ISSN/ISBN | 26213079 |
| LAMAN PENERBIT (URL) | http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/index |
| LAMAN ARTIKEL (URL) | http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/article/view/309 |