PROGRAM BANTU PREDIKSI PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SEQUENTIAL PATTERN DISCOVERY USING EQUIVALENT CLASS STUDI KASUS: RAHAYU MOTOR

22094649, Tony Setiawan (2014) PROGRAM BANTU PREDIKSI PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SEQUENTIAL PATTERN DISCOVERY USING EQUIVALENT CLASS STUDI KASUS: RAHAYU MOTOR. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
22094649_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (805kB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
22094649_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Saat ini, persaingan dalam dunia bisnis semakin ketat. Banyaknya jumlah toko yang menjual jenis barang yang sama dengan harga yang tidak jauh berbeda menimbulkan persaingan yang tidak dapat dihindari. Supaya suatu toko yang menjual jenis barang yang sama dapat memiliki keunggulan yang lebih dengan toko yang lain, toko tersebut harus memiliki keunggulan dibanding toko yang lain. Salah satu cara untuk mendapatkan keunggulan tersebut adalah dengan mengetahui pola beli pelanggan. Dengan mengetahui pola beli pelanggan, suatu toko dapat mengetahui jenis barang yang dibeli secara bersamaan sehingga dapat memiliki keuntungan dari toko lain yang menjual jenis barang yang sama dan otomatis dapat meningkatkan keuntungan penjualan. Sequence mining merupakan salah satu metode data mining yang sering digunakan pada saat ini. Banyak algoritma yang dapat digunakan dalam sequence mining, seperti algoritma apriori, GSP, dan SPADE (Sequential Pattern Discovery using Equivalent Class). Hasil dari penelitian menggunakan algoritma SPADE yang diuji dengan data dari Rahayu motor menunjukkan bahwa dari tahun ke tahun, memang terjadi kesamaan jenis barang yang dibeli secara berkala oleh beberapa pelanggan yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa memang barang tersebut merupakan jenis barang yang paling banyak laku dari tahun ke tahun dan merupakan jenis barang yang tidak boleh sampai habis stok nya.

Item Type: Student paper (Final Year Projects (S1))
Uncontrolled Keywords: Sequence Mining, Data Mining, SPADE
Subjects: H Ilmu Sosial > Perdagangan
Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Perangkat Lunak (Software) Komputer
T Teknologi > Teknologi (Umum)
Z Bibliografi. Ilmu Perpustakaan. Sumber Informasi > Sumber-sumber Informasi
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Ms Nadya Agatha
Date Deposited: 20 Sep 2021 02:42
Last Modified: 20 Sep 2021 02:42
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/5841

Actions (login required)

View Item View Item