Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: UB Press)

Indrayani, Sri and Dr. Ir. Dian Eka Ratnawati, S.Si., M.Kom and Putra Pandu Adikara, S.Kom., M.Kom. (2024) Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: UB Press). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

UB Press merupakan badan usaha penerbitan dan toko buku milik Universitas Brawijaya. UB Press tergolong dalam kategori bisnis sehingga setiap hari memungkinkan terjadinya transaksi penjualan buku yang telah diterbitkan. Transaksi penjualan yang terus berlangsung dapat membuat data riwayat transaksi dalam database turut meningkat secara signifikan. Pemanfaatan data transaksi UB Press lebih difokuskan untuk disimpan sebagai rekapan penjualan buku daripada dilakukan analisis pola datanya. Penelitian ini akan dilakukan optimalisasi dari kurangnya pemanfaatan data transaksi penjualan buku UB Press. Pemanfaatan tumpukan data transaksi penjualan dapat dilakukan dengan mengolah menjadi informasi yang dapat menguntungkan pihak UB Press. Penelitian ini melakukan pengolahan data transaksi penjualan buku UB Press periode Januari 2021 hingga Oktober 2023 yang bertujuan untuk mendapatkan pola tersembunyi dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Proses menemukan pola tersembunyi ini dilakukan dengan memperhatikan asosiasi yang terbentuk dari hasil pengolahan data transaksi penjualan buku UB Press. Association rule mining menggunakan algoritma FP-Growth dapat diterapkan pada data transaksi penjualan buku UB Press dengan menghasilkan 9 rules bermanfaat yang terdiri dari 2 sampai 3 kombinasi itemset dengan nilai pengujian yang bagus. Nilai minimum support yang digunakan dalam penelitian adalah 0,0015 dan nilai minimum confidence sebesar 0,70. Nilai lift ratio dari rules yang terbentuk sangat tinggi karena nilai minimum support yang diterapkan cukup rendah dengan nilai lift ratio tertinggi dan terendah adalah 215,887059 dan 45,511905. Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai referensi dalam menetapkan strategi penjualan yang lebih efektif oleh pihak pengelola UB Press.

English Abstract

UB Press is a publishing business entity and bookstore owned by Brawijaya University. UB Press is classified as a business category so that every day it allows sales transactions for books that have been published. Ongoing sales transactions can make transaction history data in the database also increase significantly. The use of UB Press transaction data is more focused on being stored as a book sales recap rather than analyzing data patterns. This research will be optimized from the lack of utilization of UB Press book sales transaction data. Utilization of piles of sales transaction data can be done by processing it into information that can be profitable for UB Press. This study processed UB Press book sales transaction data for the period January 2021 to October 2023 which aims to obtain hidden patterns using the FPGrowth algorithm. The process of finding hidden patterns is carried out by paying attention to the associations formed from the results of processing UB Press book sales transaction data. Association rule mining using the FP-Growth algorithm can be applied to UB Press book sales transaction data by producing 9 useful rules consisting of 2 to 3 combinations of itemsets with good test values. The minimum support used in the study is 0.0015 and the minimum confidence is 0.70. The lift ratio value of the rules formed is very high because the minimum support value applied is quite low with the highest and lowest lift ratio values are 215.887059 and 45.511905. The results of this study can be used as a reference in determining a more effective sales strategy by the management of UB Press

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0524150312
Uncontrolled Keywords:	association rule mining, FP-Growth, data mining, UB Press, CRISP-DM, data transaksi penjualan-association rule mining, FP-Growth, data mining, UB Press, CRISP-DM, sales transaction data
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknologi Informasi
Depositing User:	Sugeng Moelyono
Date Deposited:	02 Aug 2024 03:08
Last Modified:	02 Aug 2024 03:08
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/223387

Text (DALAM MASA EMBARGO) Sri Indrayani.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Actions (login required)

View Item