Zagoto, Ignatius Okafui Gochi (2023) Pengembangan sistem pos (point of sales) berbasis web menggunakan metode k-means clustering dan metode apriori pada outlet PT Pharos Indonesia. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.
|
Text
535190061_IGNATIUS_Cover.pdf Download (90kB) | Preview |
|
|
Text
535190061_IGNATIUS_Pengesahan.pdf Download (503kB) | Preview |
|
|
Text
535190061_IGNATIUS_Daftar Isi.pdf Download (111kB) | Preview |
|
![]() |
Text
535190061_IGNATIUS_Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (118kB) |
|
![]() |
Text
535190061_IGNATIUS_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (309kB) |
|
![]() |
Text
535190061_IGNATIUS_Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (314kB) |
|
![]() |
Text
535190061_IGNATIUS_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (220kB) |
|
![]() |
Text
535190061_IGNATIUS_Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (76kB) |
|
|
Text
535190061_IGNATIUS_Daftar Pustaka.pdf Download (109kB) | Preview |
Abstract
Seiring dengan perkembangan zaman dan banyaknya ketersediaan data dari hasil aktifitas manusia yang dibantu teknologi informasi, perusahaan-perusahaan menggunakan teknologi informasi sebagai media untuk membantu dalam perkembangan bisnis mereka. Salah satu data yang dimanfaatkan oleh perusahaan yaitu data transaksi berbagai konsumen. Dengan mengolah data transaksi yang menumpuk, perusahaan perusahaan dapat menentukan strategi baru untuk meningkatkan kinerja persuhasaan, salah satunya yaitu mengetahui barang apa saja yang paling banyak terjual dan mengetahui barang yang banyak terjual mahal serta barang tidak banyak terjual tetapi murah, sehingga dapat mengontrol stok barang. Sistem ini yaitu sistem berbasis website. Sistem ini akan menggunakan metode apriori dan clustering. Metode apriori akan digunakan di program ini untuk mengetahui pola pembelian konsumen, sedangkan metode clustering akan digunakan untuk mengetahui barang yang banyak terjual maupun yang tidak banyak terjual. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Setelah diuji menggunakan algoritma apriori, ditemukan bahwa semakin besar nilai confidence, maka semakin spesifik hasil kombinasi barang yang diberikan, hasil uji yaitu pembelian BETADINE SOL 15M dengan HANSAPLAST TRANSPARAN 10`S1215 dengan confidence 0.62068966, lalu setelah diuji menggunakan algoritma clustering, ditemukan bahwa semakin tinggi nilai kluster yang uji, maka semakin kecil nilai silhoutte score yang didapat. Hasil uji nilai terbaik clustering yang didapat yaitu nilai k 4 dengan silhoutte score 0.798. Kata Kunci : Pola Pembelian Konsumen, Kombinasi barang yang Terjual, Algoritma Apriori, K Means Clustering
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika |
Depositing User: | TDI Family perpus |
Date Deposited: | 15 Sep 2023 08:09 |
Last Modified: | 15 Sep 2023 08:09 |
URI: | http://repository.untar.ac.id/id/eprint/41807 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |