Javascript must be enabled to continue!
Aturan Asosiasi untuk Analisis Data Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Apriori
View through CrossRef
Untuk meningkatkan transaksi penjualan, perusahaan harus mampu bersaing dengan pesaing lainnya sehingga diperlukan strategi yang tepat dalam menjalankan proses penjualan yang dilakukan. Selain strategi pemasaran, perusahaan harus mampu menganalisis produk yang dijual berdasarkan jumlah penjualan yang telah terjadi sehingga perusahaan dapat melihat produk mana yang lebih dominan diminati konsumen sehingga perusahaan dapat menentukan penjualan yang lebih efektif. strategi. PT. Surya Indah City adalah perusahaan yang bergerak di bidang penjualan berbagai macam pakaian dan aksesoris. Dalam upaya meningkatkan penjualan produknya, diperlukan suatu analisis untuk dapat meningkatkan pendapatan perusahaan dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang dimilikinya. Untuk menganalisis hubungan antara produk pakaian dan aksesoris yang lebih dominan dijual dengan produk pakaian dan aksesoris lainnya yang tersedia, digunakan algoritma data mining yaitu algoritma apriori. Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan. Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana. Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%. Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%. Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan. Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana. Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%. Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%. Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan. Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana. Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%. Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%. Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%. Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%. Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%. Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Universitas Katolik Santo Thomas
Title: Aturan Asosiasi untuk Analisis Data Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Apriori
Description:
Untuk meningkatkan transaksi penjualan, perusahaan harus mampu bersaing dengan pesaing lainnya sehingga diperlukan strategi yang tepat dalam menjalankan proses penjualan yang dilakukan.
Selain strategi pemasaran, perusahaan harus mampu menganalisis produk yang dijual berdasarkan jumlah penjualan yang telah terjadi sehingga perusahaan dapat melihat produk mana yang lebih dominan diminati konsumen sehingga perusahaan dapat menentukan penjualan yang lebih efektif.
strategi.
PT.
Surya Indah City adalah perusahaan yang bergerak di bidang penjualan berbagai macam pakaian dan aksesoris.
Dalam upaya meningkatkan penjualan produknya, diperlukan suatu analisis untuk dapat meningkatkan pendapatan perusahaan dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang dimilikinya.
Untuk menganalisis hubungan antara produk pakaian dan aksesoris yang lebih dominan dijual dengan produk pakaian dan aksesoris lainnya yang tersedia, digunakan algoritma data mining yaitu algoritma apriori.
Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan.
Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana.
Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%.
Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan.
Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana.
Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%.
Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Dengan bantuan aplikasi tanagra untuk melakukan proses perhitungan, produk dominan yang diminati konsumen dapat ditentukan.
Dengan menggunakan dua variabel yang memenuhi support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan bahwa produk yang paling banyak terjual adalah dari jenis pakaian yaitu baju dan celana.
Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%.
Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%.
Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Disimpulkan bahwa hasil aturan asosiasi akhir diketahui, jika Anda membeli kemeja, Anda akan membeli celana dengan dukungan 50% dan kepercayaan 75%.
Jika Anda membeli celana, Anda akan membeli pakaian dengan dukungan 50% dan kepercayaan 85%.
Related Results
ANALISIS KERANJANG PASAR UNTUK PENINGKATAN PENJUALAN MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
ANALISIS KERANJANG PASAR UNTUK PENINGKATAN PENJUALAN MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan melalui analisis keranjang pasar menggunakan algoritma Apriori. Saat ini, perusahaan menghadapi tantangan dalam menin...
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DAN APRIORI UNTUK PERSEDIAAN PRODUK
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DAN APRIORI UNTUK PERSEDIAAN PRODUK
Persediaan produk merupakan hal yang penting dalam mengelola bisnis, khususnya bisnis retail. Persediaan produk menjadi perhatian Toko Emyra Bedding untuk memaksimalkan pelayananny...
Penerapan Algoritma Apriori untuk menghasilkan pola penjualan produk bangunan
Penerapan Algoritma Apriori untuk menghasilkan pola penjualan produk bangunan
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kecenderungan konsumen dalam melakukan pembelian material bangunan dengan memanfaatkan algoritma Apriori, yang diterapkan pada proses...
Eksplorasi Frequent Itemset untuk Pola Asosiasi Produk Toko Bahan Kue Menggunakan Algoritma Apriori
Eksplorasi Frequent Itemset untuk Pola Asosiasi Produk Toko Bahan Kue Menggunakan Algoritma Apriori
Data Mining dan Analisis Pola adalah teknik penting dalam bisnis untuk menemukan pola tersembunyi dalam data transaksi. Penelitian ini membandingkan dua algoritma aturan asosiasi, ...
Implementasi Algoritma Apriori Pada Data Benchmark Kosarak Dan Mushrooms
Implementasi Algoritma Apriori Pada Data Benchmark Kosarak Dan Mushrooms
<p>Algoritma apriori saat ini lebih banyak digunakan untuk mencari frequent itemsets dan mencari aturan asosiasi untuk menemukan knowledge. Proses mencari frequent itemsets p...
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PENJUALAN OLEH-OLEH KHAS GARUT (STUDI KASUS TOKO OLEH-OLEH IBU NIA)
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PENJUALAN OLEH-OLEH KHAS GARUT (STUDI KASUS TOKO OLEH-OLEH IBU NIA)
Toko Oleh-oleh Ibu Nia menjadi permasalahan terkait manajemen stok produknya, dimana penumpukan/barang tidak terjual dan kekurangan barang kerap kali terjadi. Penelitian ini bertuj...
Penerapan Metode Apriori untuk Pembelian di Minimarket
Penerapan Metode Apriori untuk Pembelian di Minimarket
Agar selalu dapat bertahan dalam persaingan bisnis ataupun minimarket, para pelaku bisnis minimarket harus terus mengembangkan bisnis mereka. Meningkatkan kualitas produk, penambah...
Analisis Aturan Asosiasi pada Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori untuk Strategi Pemasaran di Apotek
Analisis Aturan Asosiasi pada Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori untuk Strategi Pemasaran di Apotek
Industri kesehatan saat ini mengalami pertumbuhan yang sangat pesat. Setiap elemen dalam industri ini memiliki nilai yang dapat memberikan manfaat dalam meningkatkan kualitasnya. S...

