APLIKASI PREDIKSI BARANG PENJUALAN PADA DATA PENJUALAN SUPERMARKET DENGAN MENGGUNAKAN METODE FP-GROWTH DAN K-MEANS (STUDI KASUS : ALFAMIDI SUPER CIRACAS)

Muhamad, Sugandhi (2021) APLIKASI PREDIKSI BARANG PENJUALAN PADA DATA PENJUALAN SUPERMARKET DENGAN MENGGUNAKAN METODE FP-GROWTH DAN K-MEANS (STUDI KASUS : ALFAMIDI SUPER CIRACAS). Other thesis, Universitas Darma Persada.

	Text COVER-DAFTAR ISI.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (640kB)
	Text BAB II.pdf Download (766kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (559kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (622kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (570kB)

Abstract

Banyak bisnis yang sudah terkomputerisasi dalam pengolahan datanya saat ini, Karenanya alfamidi super ciracas membuat aplikasi prediksi barang penjualan untuk membantu dalam persediaan stok barang yang dijual dan pengkelompokan barang yang sesuai dengan tempatnya. aplikasi prediksi barang penjualan ini Berbasis web dengan bahasa pemrograman php, javascript, java dan MySQL untuk penyimpanan databasenya. Keuntungan dari Aplikasi ini dapat melakukan peramalan persiapan stok barang beberapa bulan kedepan berdasarkan hasil penjualan barang sebelumnya, aplikasi prediksi barang penjualan ini menggunakan metode Fp-Growth dan metode K-means. Dengan aplikasi prediksi barang penjualan ini diharapkan dapat membantu alfamidi super ciracas menjadi lebih efisien dalam hal pengolahan data barang yang efektif dalam menyediakan stok barang setiap bulan.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	aplikasi prediksi barang penjuala Metode Fp-Growth,Metode kmeans, web,php,javascript,java,Mysql, alfamidi super ciracas.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.12 Software System Analysis and Design/Sistem Analisis Perangkat Lunak, Desain Perangkat Lunak
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Trie anto Perpustakaan
Date Deposited:	12 May 2022 02:56
Last Modified:	12 May 2022 02:56
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/2576

Actions (login required)

View Item