UDiNus Repository

Clustering Data Stock dan Market Basket Analysis untuk Perencanaan Penjualan Berbasis K-Means dan Fuzzy C-Covering pada InshofMart

LINA, RUDIANTI (2017) Clustering Data Stock dan Market Basket Analysis untuk Perencanaan Penjualan Berbasis K-Means dan Fuzzy C-Covering pada InshofMart. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (3930b) | Preview
    [img] Image (JPEG)
    Download (0b)
      [img]
      Preview
      PDF
      Download (6Kb) | Preview
        [img]
        Preview
        PDF
        Download (73Kb) | Preview
          [img]
          Preview
          PDF
          Download (84Kb) | Preview
            [img]
            Preview
            PDF
            Download (87Kb) | Preview
              [img]
              Preview
              PDF
              Download (230Kb) | Preview
                [img]
                Preview
                PDF
                Download (334Kb) | Preview
                  [img]
                  Preview
                  PDF
                  Download (237Kb) | Preview
                    [img]
                    Preview
                    PDF
                    Download (119Kb) | Preview
                      [img]
                      Preview
                      PDF
                      Download (526Kb) | Preview
                        [img]
                        Preview
                        PDF
                        Download (344Kb) | Preview
                          [img]
                          Preview
                          PDF
                          Download (194Kb) | Preview

                            Abstract

                            InshofMart masih menggunakan cara manual dalam menentukan stock produk, dan menggunakan kelompok kategori dalam penataan rak-rak barang. Hal ini menyebabkan ketidaktepatan dalam menentukan stock yang sangat laku, laku, atau kurang laku, sehingga berdampak pada perencanaan stock kurang akurat, dan penataan rak barang kurang efektif bagi para pelanggan. Oleh masalah itu perlu dilakukan clustering item dalam tingkatan tertentu, juga mengasosiasikan antara suatu item dengan item lainnya sesuai keakuratan yang terukur, sehingga kegiatan penjualan lebih terencana dengan mengacu pada hasil perhitungan data-data yang lebih mengarah pada fakta dari lapangan. Dengan clustering yang lebih tepat menggunakan algoritma k-means dan market basket analysis dengan algoritma fuzzy c-covering. Clustering menghasilkan output tentang perencanaan stock produk di mana dari penelitian ditentukan 3 cluster dengan hasil 7 produk sangat laku, 28 produk laku, dan 15 produk kurang laku berdasarkan jarak antara data ke pusat cluster-nya. Sedangkan market basket analysis dari 96 data sample transaksi yang mempunyai minimal_support dan minimal_confidence memenuhi syarat yaitu terdapat 8 interesting association rule antara 2 produk (k item-2).

                            Item Type: Article
                            Subjects: Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
                            Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
                            Depositing User: Psi Udinus
                            Date Deposited: 13 Dec 2017 16:49
                            Last Modified: 13 Dec 2017 16:49
                            URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/23187

                            Actions (login required)

                            View Item