Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisa Penjualan Aufa Baby Shop

ramsy nurjayadi, Titin Kristiana

Sari


Perlengkapan bayi sangat diperlukan oleh bayi yang baru saja lahir, yang usianya antara 0 hingga 24 bulan. Perlengkapan bayi pada dasarnya selalu diperlukan dan menjadi salah satu kebutuhan dasar oleh setiap bayi. Setiap hari data transaksi penjualan di Aufa Baby Shop semakin bertambah banyak. Dalam satu hari data transaksi yang tercatat sebanyak ratusan transaksi dan data tersebut hanya dijadikan sebatas laporan saja dan tidak dimanfaatkan untuk mengatur strategi penjualan. Seharusnya data tersebut dimanfaatkan untuk melihat keterikatan setiap jenis barang yang dibeli oleh konsumen secara bersamaan. Penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan metode algoritma apriori, dengan metode tersebut dapat diketahui produk pakaian bayi yang dibeli secara bersamaan dan paling banyak terjual dengan melihat nilai support dan confidence. Dalam proses pengolahan data menggunakan perhitungan manual dan software Rapidminer 8.1 untuk menganalisis dataset yang ada pada Aufa Baby Shop. Hasil dari penelitian ini menggunakan support sebesar 15% dan confidence 30%. Penelitian ini menghasilkan 8 aturan association rules.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Abdurrahman, G. (2017). Analisis Aturan Asosiasi Data Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori. Sistem & Teknologi Informasi Indonesia, 2(2), 100–111.

Adha, N., Sianturi, L. T., & Siagian, E. R. (2017). Implementasi Data Mining Penjualan Sabun Dengan Menggunakan Metode Apriori ( Studi Kasus : PT. Unilever). Majalah Ilmiah INTI, 12(2), 219–223.

Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan. Pilar Nusa Mandiri, XII(2), 121–129.

Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(2), 472–478. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280

Listriani, D., Setyaningrum, A. H., & M.A, F. E. (2016). Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ). Jurnal Teknik Informatika Vol 9 No. 2, Universitas Islam Negeri Jakarta, 9(2), 120–127. Retrieved from http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/5602/3619

Muflikhah, L., Ratnawati, D. E., & Putri, R. R. M. (2018). Data Mining (Pertama). Malang: UB Press.

Putra, D. M. D. U., & Budiono, S. (2017). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Tan’s Bakery Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer, 3(2), 164–174.

Putria, N. E. (2018). Data Mining Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour & Travel. Computer Based Information System Journal, 6(1), 29–39. https://doi.org/ISSN: 2337-8794

Vulandari, R. T. (2017). Data Mining Teri dan Aplikasi Rapidminer (Pertama). Surakarta: Penerbit Gava Media.

Widiati, E., & Evita Dewi, K. (2014). Implementasi Association Rule Terhadap Penyusunan Layout Makanan Dan Penentuan Paket Makanan Hemat Di RM Roso Echo Dengan Algoritma Apriori. Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika (KOMPUTA), 3(2), 96–101.




DOI: https://doi.org/10.31294/ijcit.v4i2.6448

P-ISSN: 2527-449X E-ISSN: 2549-7421
Statistik Pengunjung Jurnal IJCIT
 

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License