ANALISIS BIG DATA DENGAN METODE EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA) DAN METODE VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK

Authors

  • Muhammad Radhi rogram Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Dan ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia
  • Amalia Amalia Sistem Informasi Fakultas Teknologi Dan ilmu Komputer Program Studi Universitas Prima Indonesia
  • Daniel Ryan Hamonangan Sitompul Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
  • Stiven Hamonangan Sinurat a:1:{s:5:"en_US";s:27:"Universitas Prima Indonesia";}
  • Evta Indra Sistem Informasi Fakultas Teknologi Dan ilmu Komputer Program Studi Universitas Prima Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2475

Keywords:

Exploratory Data Analysis, Big Data, Elektronik, Sales Prediction

Abstract

Dengan adanya kebutuhan akan informasi dari data yang digunakan dalam kegiatan bisnis, maka perlu dilakukan eksplorasi data untuk mengetahui informasi tersebut. Dalam proses eksplorasi data dapat dilakukan dengan menggunakan grafik, sedangkan dalam penggunaan grafik tersebut dapat berguna untuk mengidentifikasi pola-pola yang ada pada data. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh informasi dari hasil eksplorasi data dengan menggunakan data penjualan barang elektronik dalam memperoleh informasi sebagai bahan pertimbangan dalam merencanakan strategi peningkatan usaha. Bahwa dalam penjualan barang elektronik dari bulan januari 2019 – desember 2019 yang paling banyak terjual adalah baterai AAA(4 packs) sedangkan barang yang paling sedikit terjual adalah LG Dryer. Dan untuk produk elektronik yang paling mahal terjual sepanjang bulan januari – desember adalah Macbook Pro Laptop dengan kisaran harga sebesar 1750 dolar.

Downloads

Published

2022-02-27

How to Cite

[1]
M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. . Indra, “ANALISIS BIG DATA DENGAN METODE EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA) DAN METODE VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK”, JUSIKOM PRIMA, vol. 4, no. 2, pp. 23 -27, Feb. 2022.

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2