…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: (InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02]

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02]
type: AcademicArticle
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian produk makanan ringan serta memprediksi penjualan produk dengan menggunakan pendekatan data mining dan machine learning. Dalam industri makanan ringan yang semakin kompetitif pemahaman mendalam tentang pola perilaku konsumen dan tren penjualan produk sangat penting untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif serta peningkatan profitabilitas perusahaan. Tantangan utama dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi variabel yang relevan dalam dataset penjualan untuk mengungkap pola asosiasi antar produk dan menghasilkan prediksi penjualan yang akurat. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan algoritma FP-Growth untuk menemukan asosiasi produk yang sering dibeli bersamaan serta algoritma Random Forest untuk memprediksi penjualan berdasarkan data historis. Hasil penelitian dari penerapan algoritma FP-Growth mampu mengidentifikasi sembilan aturan asosiasi yang potensial untuk diterapkan dalam sistem rekomendasi produk untuk menyediakan rekomendasi produk yang lebih personal kepada konsumen. Selain itu, model prediksi menggunakan Random Forest menunjukkan performa yang baik dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 23,54, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 36,36 dan R-squared sebesar 0,86 dengan keseluruhan menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam optimasi stok dan strategi pemasaran berbasis data. Penelitian lanjutan disarankan menggunakan data yang lebih bervariasi dan periode waktu yang lebih panjang untuk meningkatkan akurasi prediksi.
date: 2025-05-02
volume: 15
issue: 2025
is part of: InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
status: peerReviewed
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ArticleEPrint
is part of: repository
has document: (InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
subject: T Technology (General)

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: 1. Cover.pdf
has part: 1. Cover.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: 2. Editorial Team.pdf
has part: 2. Editorial Team.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: 3. Daftar Isi.pdf
has part: 3. Daftar Isi.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: 4. Artikel.pdf
has part: 4. Artikel.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: 5. Bukti Hasil Turnitin.pdf
has part: 5. Bukti Hasil Turnitin.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: Bukti Koresponding - 1.pdf
has part: Bukti Koresponding - 1.pdf

(InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02] (Text)
type: Document
has file: Bukti Koresponding - 2.pdf
has part: Bukti Koresponding - 2.pdf

Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana
type: Organization

InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
type: Collection
issn: 25796089

Firman Noor Hasan
type: Person
given name: Firman Noor
family name: Hasan

HTML Summary of #44366 (InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02]
format: text/html
primary topic: (InComTech - S3) - Afandi, Wahyuningtyas, Fathurohman, Hasan [2025-05-02]

T Technology (General)
type: Concept