IMPEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN DI TOKO BUKU SOCIAL AGENCY BARU AMBARUKMO

JAZILATUL ATIYAH, NIM. 15650055 (2019) IMPEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN DI TOKO BUKU SOCIAL AGENCY BARU AMBARUKMO. Skripsi thesis, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta.

Preview	Text (IMPEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN DI TOKO BUKU SOCIAL AGENCY BARU AMBARUKMO) 15650055_BAB I_V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
	Text (IMPEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN DI TOKO BUKU SOCIAL AGENCY BARU AMBARUKMO) 15650055_BAB-II_sampai_SEBELUM_BAB_TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Toko buku Social Agency Baru Ambarukmo adalah Salah satu toko buku yang menyediakan buku-buku dan kebutuhan alat tulis yang sangat komplit. Dalam sehari, data yang diperoleh dari penjualan buku bisa mencapai puluhan hingga ratusan pembeli. Data tersebut hanya akan menumpuk untuk dijadikan arsip saja. Padahal pemanfaatan data tersebut apabila diolah akan menghasilkan informasi yang bisa dijadikan acuan strategi bisnis.Oleh karena itu dengan teknik data mining, data transaksi pada bulan November dan Desember 2018 ini akan diolah untuk mencari pola pembelian konsumen. Data tersebut terlebih dahulu dikelompokkan berdasarkan jenis buku. Ada 56 jenis buku yang ada pada toko tersebut. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori dengan bahasa pemrograman python. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan teknik data mining dengan menggunakan algoritma apriori dan bahasa pemrograman python. Hasil pola pembelian adalah pada bulan November sebanyak 32.941%. Konsumen memiliki pola pembelian jenis buku UU => HUKUM, sedangkan pada bulan Desember sebanyak 74.286% konsumen memiliki pola pembelian jenis buku CERGAM => TIPS DAN TRIK.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item