PENERAPAN ALGORITMA ASOSIASI DALAM STRATEGI PENJUALAN ALAT TULIS KANTOR DENGAN METODE APRIORI

research
  • 31 Aug
  • 2020

PENERAPAN ALGORITMA ASOSIASI DALAM STRATEGI PENJUALAN ALAT TULIS KANTOR DENGAN METODE APRIORI

CV Agam gembira aktivitas transaksi dan pelayanan terhadap konsumen setiap harinya semakin lama semakin tinggi, sehingga tanpa disadari dapat menimbulkan tumpukan data yang semakin besar. tentu keadaan ini menjadi faktor penghambat dalam meningkatkan pelayanan seiring semakin banyaknya transaksi dan jenis item dan itemset transaksi yang terjadi dan tersimpan dalam kurun waktu tertentu, sehingga menyulitkan pihak perusahaan dalam menganalisa jenis item dan itemset barang mana yang paling diminati atau tidak diminati konsumen. Dengan demikian perlu adanya suatu sistem yang dapat mendukung perusahaan dalam mengambil keputusan, secara cepat dan juga tepat, oleh karena itu diperlukan suatu sistem pengolahan database melalui aplikasi data mining dengan metode Algoritma Apriori yang bekerja dengan cara mencari dan menemukan pola– pola yang berasosiasi diantara produk-produk yang dipasarkan. Hasil dari penelitian ini adalah jika membeli Lakban Bening 2 Inc Daimaru, maka akan membeli Masker Kain (Sensi Koyo) dengan nilai Support 30% dan nilai Confidence 50%. Lalu jika membeli Lakban Bening 2 Inc Daimaru, maka akan membeli Shoes Cover Trasti dengan nilai Support 30% dan nilai Confidence 50%. Maka ini produk yang paling banyak terjual.

Unduhan

 

REFERENSI

Amrin. (2017). Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk. Paradigma, XIX, 74–79.

 

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

 

Hernawati. (2018). ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI ( STUDY KASUS TOKO ALIEF ), 2(1), 13–17.

 

Hermawati, F. A. (2013). Data Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi.

 

 

Husin, A. I., & Mulyaningsih, F. (2015). Penerapan Metode Data Mining Analisis Terhadap Data Penjualan Pakaian Dengan Algoritma Apriori. Sniptek, 45–56.

 

Iqbal, M., & Muatin. (2017). Analisa Keranjang Belanja Konsumen Pada Data Penjualan Bulan Ramadhan Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Distro Coffepark Clothes Pekanbaru ). Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri (SNTIKI), 18–19.

 

Marthasari, G. I. (2016). Menggunakan Pendekatan Data Mining. Jurnal Simantec, 5(3), 165–172.

 

Mulyana, H. (2014). Pemakaian Metode Asosiasi dalam Data Mining untuk Penjualan lebih dari Satu Jenis Produk pada Perusahaan. Pilar Nusa Mandiri, X(1), 47–56.

 

Nursikuwagus, A., & Hartono, T. (2016). Implementasi algoritma apriori untuk analisis penjualan dengan berbasis web. Jurnal SIMETRIS, 7(2), 701–706.

 

Rahmawati, F., & Merlina, N. (2018). Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori. Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, (1), 9–20.

 

Rodiyansyah, S. F. (2015). Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada

 

Data Transaksi Penjualan. Infotech, 36–39. Retrieved from http://jurnal.unma.ac.id/index.php/infotech/article/view/42.

 

Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.

 

Ummi, K. (2015). Analisa Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Mobil Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori ( Studi Kasus : di PT . IDK 1 MEDAN). CSRID Journal, 8(3), 155–164.


Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru