Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada
Persaingan bisnis yang semakin ketat mengharuskan para pemilik bisnis untuk berpikir kritis untuk menjaga kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan produk. Toko Surya Baru adalah toko serba ada (toserba) yang menjual kebutuhan sehari-hari. Pencatatan persediaan barang dan penjualan masih dilakuk...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Muhammadiyah Purwokerto
2020-11-01
|
| Series: | Jurnal Informatika |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/7142 |
| _version_ | 1828346625276248064 |
|---|---|
| author | Stephanie Pamela Adithama Findra Kartika Sari Dewi Eri Hariyadi |
| author_facet | Stephanie Pamela Adithama Findra Kartika Sari Dewi Eri Hariyadi |
| author_sort | Stephanie Pamela Adithama |
| collection | DOAJ |
| description | Persaingan bisnis yang semakin ketat mengharuskan para pemilik bisnis untuk berpikir kritis untuk menjaga kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan produk. Toko Surya Baru adalah toko serba ada (toserba) yang menjual kebutuhan sehari-hari. Pencatatan persediaan barang dan penjualan masih dilakukan secara manual, serta belum ada analisa terhadap data penjualan secara menyeluruh. Hal ini menyebabkan ada barang yang menumpuk karena kurang laku dan ada barang yang kosong. Masalah lain yang timbul adalah pemberian promo bagi para konsumen. Pemilik toko kesulitan dalam menganalisis barang apa saja yang laku terjual dengan cepat dan sulit menganalisis barang apa saja yang dibeli bersamaan dalam sekali transaksi. Sistem yang dibangun untuk menangani proses transaksi, dilengkapi dengan sistem rekomendasi jumlah pembelian barang menggunakan Fuzzy Tsukamoto dan pemberian promo menggunakan algoritma Apriori. Sistem memberikan rekomendasi jumlah pembelian selanjutnya. Dengan mengetahui barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, sistem memberikan rekomendasi promo yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Sistem rekomendasi jumlah pembelian barang dan promo toserba berbasis web berhasil dibangun, menghasilkan prediksi yang optimal, sehingga membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan. |
| first_indexed | 2024-04-14T00:29:01Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-2db1603a0df94440a935ead4a4a8d371 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2086-9398 2579-8901 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-14T00:29:01Z |
| publishDate | 2020-11-01 |
| publisher | Universitas Muhammadiyah Purwokerto |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Informatika |
| spelling | doaj.art-2db1603a0df94440a935ead4a4a8d3712022-12-22T02:22:36ZindUniversitas Muhammadiyah PurwokertoJurnal Informatika2086-93982579-89012020-11-018226127010.30595/juita.v8i2.71423129Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba AdaStephanie Pamela Adithama0Findra Kartika Sari Dewi1Eri Hariyadi2Universitas Atma Jaya YogyakartaUniversitas Atma Jaya YogyakartaUniversitas Atma Jaya YogyakartaPersaingan bisnis yang semakin ketat mengharuskan para pemilik bisnis untuk berpikir kritis untuk menjaga kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan produk. Toko Surya Baru adalah toko serba ada (toserba) yang menjual kebutuhan sehari-hari. Pencatatan persediaan barang dan penjualan masih dilakukan secara manual, serta belum ada analisa terhadap data penjualan secara menyeluruh. Hal ini menyebabkan ada barang yang menumpuk karena kurang laku dan ada barang yang kosong. Masalah lain yang timbul adalah pemberian promo bagi para konsumen. Pemilik toko kesulitan dalam menganalisis barang apa saja yang laku terjual dengan cepat dan sulit menganalisis barang apa saja yang dibeli bersamaan dalam sekali transaksi. Sistem yang dibangun untuk menangani proses transaksi, dilengkapi dengan sistem rekomendasi jumlah pembelian barang menggunakan Fuzzy Tsukamoto dan pemberian promo menggunakan algoritma Apriori. Sistem memberikan rekomendasi jumlah pembelian selanjutnya. Dengan mengetahui barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, sistem memberikan rekomendasi promo yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Sistem rekomendasi jumlah pembelian barang dan promo toserba berbasis web berhasil dibangun, menghasilkan prediksi yang optimal, sehingga membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan.http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/7142sistem rekomendasipromopembelian barangapriorifuzzy tsukamoto |
| spellingShingle | Stephanie Pamela Adithama Findra Kartika Sari Dewi Eri Hariyadi Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada Jurnal Informatika sistem rekomendasi promo pembelian barang apriori fuzzy tsukamoto |
| title | Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada |
| title_full | Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada |
| title_fullStr | Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada |
| title_full_unstemmed | Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada |
| title_short | Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada |
| title_sort | penerapan algoritma apriori dan fuzzy tsukamoto untuk rekomendasi jumlah pembelian barang dan promo pada toko serba ada |
| topic | sistem rekomendasi promo pembelian barang apriori fuzzy tsukamoto |
| url | http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/7142 |
| work_keys_str_mv | AT stephaniepamelaadithama penerapanalgoritmaaprioridanfuzzytsukamotountukrekomendasijumlahpembelianbarangdanpromopadatokoserbaada AT findrakartikasaridewi penerapanalgoritmaaprioridanfuzzytsukamotountukrekomendasijumlahpembelianbarangdanpromopadatokoserbaada AT erihariyadi penerapanalgoritmaaprioridanfuzzytsukamotountukrekomendasijumlahpembelianbarangdanpromopadatokoserbaada |