PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN TATA LETAK PRODUK (STUDI KASUS: PT. PRIMA FRESHMART)

MUTOHAR, MUTOHAR (2023) PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN TATA LETAK PRODUK (STUDI KASUS: PT. PRIMA FRESHMART). Undergraduate thesis, Universitas Satya Negara Indonesia.

	Text Bab 1 - Mutohar - 011701503125090.pdf Download (178kB)
	Text Cover - Skripsi - 011701503125090.pdf Download (862kB)

Abstract

Penataan tata letak produk dalam toko memiliki peran krusial dalam meningkatkan efisiensi dan kenyamanan berbelanja. Penelitian ini menggali penerapan algoritma Apriori untuk menentukan tata letak produk dengan tujuan meningkatkan efisiensi penjualan dan memudahkan proses pembelian oleh pelanggan.Algoritma Apriori adalah metode data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi pola asosiasi antar item dalam data transaksi. Pada penelitian ini, algoritma Apriori diaplikasikan pada data transaksi toko untuk mengungkapkan hubungan yang erat antara produk-produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan.Hasil analisis menemukan adanya pola asosiasi yang signifikan antara produk-produk tertentu. Dengan memanfaatkan pola-pola ini, tata letak produk dalam toko dapat dioptimalkan dengan menempatkan produk-produk yang saling berhubungan dekat satu sama lain. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan peluang terjadinya penjualan silang dan meningkatkan kenyamanan berbelanja bagi pelanggan.Meskipun algoritma Apriori memberikan manfaat dalam menentukan tata letak produk, penting untuk memperhatikan faktor lain seperti preferensi pelanggan dan ketersediaan ruang. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi awal untuk pengembangan strategi penataan produk yang lebih efisien di sektor ritel.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Technology > Technology (General) Technology > Environmental technology. Sanitary engineering
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User:	Tn Satrio Wibowo
Date Deposited:	26 Sep 2023 11:05
Last Modified:	26 Sep 2023 11:05
URI:	http://repo.usni.ac.id/id/eprint/3371

Actions (login required)

View Item