ANALISIS POLA PENJUALAN DAN PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK PARFUM TOKO KAYYASAH MENGGUNAKAN MODEL FP-GROWTH DAN ARIMA

Cahyoga Bisma, Triloka (2024) ANALISIS POLA PENJUALAN DAN PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK PARFUM TOKO KAYYASAH MENGGUNAKAN MODEL FP-GROWTH DAN ARIMA. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (3MB)
	Text BAB 1.pdf Download (677kB)
	Text BAB 2.pdf Download (774kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB 5.pdf Download (662kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (669kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (684kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (490kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (666kB)

Abstract

Penelitian ini menganalisis pola penjualan produk parfum dan meramalkan permintaan di Toko Kayyasah menggunakan metode FP-growth dan ARIMA. Algoritma asosiasi FP-growth digunakan untuk mengidentifikasi pola pembelian antar produk parfum. Selain itu, model forecasting seperti ARIMA digunakan untuk meramalkan permintaan produk parfum berdasarkan data historis penjualan. Data penjualan dari Toko Kayyasah dianalisis menggunakan algoritma asosiasi seperti Fp-Growth untuk menemukan aturan asosiasi antar produk parfum yang paling relevan. Selanjutnya, model forecasting seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) digunakan untuk meramalkan permintaan produk parfum berdasarkan data historis penjualan. Hasil menunjukkan bahwa metode asosiasi efektif dalam mengungkap pola pembelian yang signifikan, sementara metode forecasting memberikan prediksi akurat untuk permintaan produk parfum. Penelitian ini berpotensi meningkatkan efisiensi manajemen persediaan dan pemasaran di Toko Kayyasah. Secara keseluruhan, kombinasi metode FP-Growth dan ARIMA memberikan wawasan yang komprehensif tentang pola penjualan dan prediksi permintaan, membantu manajemen toko dalam mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data analisis yang akurat. Dengan minimum support 0.01, confidence 0.15, dan lift 3.02 pada analisis FP-Growth, serta MAE sebesar 4.03 pada prediksi ARIMA, adopsi teknologi analisis ini diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan kinerja bisnis Toko Kayassah secara keseluruhan.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing Bagus Tri Mahardika, S.Kom., MMSI
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Asosiasi, Forecasting, FP-growth, ARIMA, Pola Pembelian, Aturan Asosiasi, Data Historis Penjualan, Prediksi Akurat, Minimum Support, Confidence, Lift, MAE, Kepuasan Pelanggan, Kinerja Bisnis.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	25 Aug 2025 08:22
Last Modified:	25 Aug 2025 08:22
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/8896

Actions (login required)

View Item