Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika
Eri Hariyadi
Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada(Implementation of Apriori and Fuzzy Tsukamoto Algorithms for Number of Purchases of Goods and Promo Recommendation at Convenience Store Stephanie Pamela Adithama; Findra Kartika Sari Dewi; Eri Hariyadi
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 8 Nomor 2, November 2020
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (692.709 KB) | DOI: 10.30595/juita.v8i2.7142

Abstract

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.
Co-Authors Findra Kartika Sari Dewi Stephanie Pamela Adithama