Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Baju Di Air Plane SYTM

AIRPLANE SYSTM adalah sebuah perusahaan yang sudah berdiri sejak tahun 1988 yang bergerak dibidang penjualan produk pakaian seperti baju, sweater, celana dan lain sebagainya. Dari waktu ke waktu data penjualan yang ada semakin banyak dan hanya menjadi arsip saja tanpa adanya pengolahan untuk mendapatkan informasi didalamnnya. Dalam perjalanannya AIRPLANE SYSTM merupakan salah satu distro yang paling diminati. Tema desain mereka yang disebut art, biasanya selalu ditunggu para konsumen bahkan sebelum dirilis. Namun penjualan AIRPLANE SYSTM beberapa bulan ke belakang mengalamipenurunan karena pemilihan art pada bulan tersebut tidak sebaik di bulan-bulan Association rule adalah salah satu metode data mining untuk menentukan pola dari suatu barang yang selalu dipilih dari setiap kejadiannya. Proses pemampatan data dengan model struktur data pohon untuk menghindari pengulangan scanning database tanpa memerlukan candidate generation, dilanjutkan dengan proses algoritma FP-Growth yang dapat langsung mengekstrak frequent itemset dari FP-Tree yang telah berbentuk dengan menggunakan prinsip divide and conquer. Maka dari itu AIRPLANE SYSTM memerlukan suatu metode untuk dapat memanfaatkan data penjualan yang ada untuk dijadikan pola penjualan guna sebagai informasi bagi AIRPLANE SYSTM. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan pengujian beta dan fungsional, aplikasi yang dibangun dapat membantu AIRPLANE SYSTM untuk mengetahui pola pembelian dari art yang pernah dibeli oleh pelanggan.

AIPLANE SYSTM is a company that was established in 1988 which focused in producing and selling apparel products such as shirts, sweters, trousers and so on. From time to time, the existing sales data increased and just became an archive without any other process to obtain the information in it. On their journey, AIRPLANE SYSTM became one of the most desirable distribution outlet (distro). Their design theme, called art, usually always a waited by consumers even before it was released. But AIRPLANE SYSTM sales few months back decreased since their selections on art is not as good as in previous months. Association rule is one of the data mining method to determine the pattern of an item that always be selected from each occurrence. Data compression process with model tree data structure to avoid the repetition of scanning the atabase without the need for candidate generation, proceed with the FP-Growth algorithm that can directly extract frequent itemset of FP-Tree that ha been haped using divide and conquer principle. Therefore AIRPLANE SYSTM require a method for exploit the sales data that can be used as a sales pattern for AIRPLANE SYSTM information.Based on tests that has been done with beta and functional testing, an applications was built to help AIRPLANE SYSTM to know the purchasing patterns based on art that ever bought by consumers.