Implementasi Data Mining Algoritma Apriori untuk Meningkatkan Penjualan
DOI:
https://doi.org/10.54367/jtiust.v6i1.1276Keywords:
Penambangan Data, Algoritma Apriori, Data Penjualan, Rapidminer, Aturan AsosiasiAbstract
Setiap perusahaan atau organisasi yang ingin bertahan perlu menentukan strategi bisnis yang tepat. Data penjualan produk yang dilakukan oleh Lakoe Dessert Pondok Kacang pada akhirnya akan menghasilkan data yang menumpuk, sehingga sangat disayangkan jika tidak dianalisis kembali. Produk yang ditawarkan bervariasi dengan variasi produk sebanyak 45 produk, untuk mengetahui produk yang paling banyak penjualannya dan keterkaitan antara produk yang satu dengan produk yang lain diperlukan salah satu algoritma dalam algoritma data mining yaitu apriori algoritma untuk mengetahuinya, dan dengan bantuan aplikasi Rapidminer 5, dengan nilai dukungan 2,4% dan nilai kepercayaan 50%, produk yang sering dibeli atau diminati pelanggan dapat ditemukan. Penelitian ini menggunakan data penjualan bulan Maret 2020 yang berjumlah 209 data transaksi. Dari penelitian tersebut, ditemukan item dengan nama Pudding Strawberry dan Pudding Vanilla merupakan produk yang paling banyak dibeli oleh konsumen. Dengan mengetahui produk yang paling banyak terjual dan pola pembelian barang yang dilakukan oleh konsumen, Lakoe Dessert Pondok Kacang dapat mengembangkan strategi pemasaran untuk memasarkan produk lain dengan menganalisis keuntungan dari penjualan produk yang paling banyak terjual dan mengantisipasi kehabisan atau kosongnya stok atau bahan pada suatu saat. tanggal kemudianReferences
Adib, HS (2017). Teknik Pengembangan Instrumen Penelitian Ilmiah Di Perguruan Tinggi Keagamaan Islam. Seminar Nasional Pendidikan, Sains Dan Teknologi, 139-157. Diperoleh dari https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn12012010/article/view/3054
Adinugroho, S., & Sari, YA (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan WEKA (Pertama). Malang: UB Press.
Adiwihardja, C., Hardi, N., & Widyastuty, W. (2019). Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik Pada Toko Zahrani Menggunakan Algoritma Apriori, 11(2), 1–7. Diperoleh dari http://speed.web.id/ejournal/index.php/speed/article/view/427
Andriyani, D., Harahap, E., Badruzzaman, FH, Fajar, MY, & Darmawan, D. (2019). Aplikasi Microsoft Excel Dalam Penyelesaian Masalah Rata-rata Data Berkelompok Aplikasi Microsoft Excel Dalam Menyelesaikan Masalah Rata-rata Soal Data Kelompok, 18(1), 41–46. Diperoleh dari https://ejournal.unisba.ac.id/index.php/matematika/article/view/5078
Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi dengan algoritma apriori untuk menganalisa data penjualan. Pilar Nusa Mandiri, XIII(2), 121–129. Diperoleh dari http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266/236/.
Cep, A., Murni, C., & Reynida, H. (2018). Implementasi Data Mining Penjualan Tas Pada Toko Fabella Shop Menggunakan Algoritma Apriori, 10(4), 92–97. Diperoleh dari http://speed.web.id/ejournal/index.php/speed/article/view/416
Firmansyah, A., & Merlina, N. (2020). Prediksi Pola Penjualan Tiket Kapal Pt. Pelni Cabang Makassar Menggunakan Metode Algoritma Apriori. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer), 5(2),
–190. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1123
Muflikhah, L., Ratnawati, DE, & Putri, RRM (2018). Penambangan Data. Malang: UB Press.
Oktaviani, A., TM Napitupul, G., Sarkawi, D., & Yulianti, I. (2019). Penerapan Data Mining Terhadap Penjualan Pipa Pada Cv. Gaskindo Sentosa Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Riset Informatika, 1(4), 167-172. https://doi.org/10.34288/jri.v1i4.96
[ Putra, AAC, Haryanto, H., & Dolphina, E. (2018). Implementasi Metode Association Rule Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Promo Barang. Csrid, 11, 89–99. Diperoleh dari http://csrid.potensi-utama.ac.id/index.php/CSRID/article/view/277
Putra, JL, Raharjo, M., Sandi, TAA, Ridwan, R., & Prasetyo, R. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Ritel. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(1), 85–90. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.113
Rahmawati, F., & Merlina, N. (2018). Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori. PIKSEL: Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, 6(1), 9–20. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i1.1390
Rulianto, J., & Mustika, WP (2019). Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Oli Mobil Berbasis Sistem Pencarian Aturan Asosiasi. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), 3(2), 316. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v3i2.150
Sintia, S., Poningsih, P., Saragih, IS, Wanto, A., & Damanik, IS (2019). Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Hasil Penjualan Sparepart PC (Studi Kasus: Toko Sentra Komputer). Prosiding Seminar Nasional Riset Ilmu Informasi (SENARIS), 1(September), 910. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.99 Tamba, SJ, & Bu, E. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Buah-Buahan ( Studi Kasus: Grosir Lotte Mart Medan ), 18, 616–621. Diperoleh dari https://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1842
Taufiqurrahman, F., Retnowati, N., & Negoro, BK (2017). Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Tidak Terencana Pada Minimarket Greensmart Di Kota Baru Driyorejo-Gresik. Jurnal Manajemen, 3(3). https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Vulandari, RT (2017). Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer (Cetakan 1). Yogyakarta: Gava Media.
