Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Minat Customer Parfume Dari Riwayat Data Penjualan
Abstract
Toko Shaliha Parfume menyediakan produk parfume dengan berbagai macam merk dan varian. Kegiatan penjualan dilakukan setiap hari maka dari itu data transaksi penjualan akan meningkat dan menumpuk. Data penjualan pada toko shaliha parfume hanya dipakai sebagai rekap penjualan dan arsip. Peneliti tertarik untuk menerapkan algoritma association rule yaitu algoritma apriori untuk memberikan informasi minimum support yang paling sesuai dengan kebutuhan untuk menghasilkan frequent itemset tertinggi. Hasil yang didapat yaitu, N dengan support 66,67%, AB dengan support 66,67%, dan hasil yang memenuhi syarat minimum confidence 80% seperti jika membeli N maka akan membeli AB dengan confidence yang diperoleh 80%, jika membeli AB maka akan membeli N dengan confidence yang diperoleh confidence 100%.Abstract: Shaliha Parfume shop provides perfume products with various brands and variants. Sales activities are carried out every day and of course sales transaction data will increase and accumulate. Sales data at the shaliha parfume store is currently only used as a sales recap and archive. Wrong or the current problem is that Salihha Parfume has difficulty doing good stock management for smooth sales transactions at the store. Therefore, the researcher uses the association rule which is the result of the a priori algorithm that produces the minimum supporting information value or support that best suits the needs and the most appropriate certainty or confident value. Based on the final association rules, it is known that the results obtained are, N with 66.67% support, AB with 66.67% support. with this pattern the management can manage the stock of goods that are most desirable and less desirable by customers and can develop sales strategies to be able to increase sales of perfume products in the store.
References
[1] I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,†Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, p. 671, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.
[2] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,†PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[3] A. Prasetyo, N. Musyaffa, and R. Sastra, “Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus Dapoerin ’ S ),†Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. VIII, no. 2, pp. 94–96, 2020.
[4] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,†JUITA : Jurnal Informatika, vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[5] K. M. R. A. Utama, R. Umar, and A. Yudhana, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi Penjualan Pada Toko Kgs Rizky Motor,†Dinamik, vol. 25, no. 1, pp. 20–28, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v25i1.7870.
[6] A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,†JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[7] M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,†J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[8] F. A. Hermawati, Data Mining. Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2013.
[9] P. P. Widodo, R. T. Handayanto, and Herlawati, Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains, 2013.
[10] P. P. Widodo, R. T. Handayanto, and Herlawati, Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains, 2014.
[11] L. Artikel et al., “Implementasi Data Mining Untuk Analisa Data Penjualan Cat,†vol. 1, no. 2, pp. 59–65, 2021.
[2] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,†PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[3] A. Prasetyo, N. Musyaffa, and R. Sastra, “Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus Dapoerin ’ S ),†Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. VIII, no. 2, pp. 94–96, 2020.
[4] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,†JUITA : Jurnal Informatika, vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[5] K. M. R. A. Utama, R. Umar, and A. Yudhana, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi Penjualan Pada Toko Kgs Rizky Motor,†Dinamik, vol. 25, no. 1, pp. 20–28, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v25i1.7870.
[6] A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,†JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[7] M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,†J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[8] F. A. Hermawati, Data Mining. Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2013.
[9] P. P. Widodo, R. T. Handayanto, and Herlawati, Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains, 2013.
[10] P. P. Widodo, R. T. Handayanto, and Herlawati, Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains, 2014.
[11] L. Artikel et al., “Implementasi Data Mining Untuk Analisa Data Penjualan Cat,†vol. 1, no. 2, pp. 59–65, 2021.
Published
2022-12-14
How to Cite
SAPITRI, Anggre Ani et al.
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Minat Customer Parfume Dari Riwayat Data Penjualan.
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System, [S.l.], v. 7, n. 1, p. 11-20, dec. 2022.
ISSN 2548-3587.
Available at: <https://460290.0x60nl4us.asia/index.php/ISBI/article/view/1850>. Date accessed: 28 nov. 2024.
doi: https://doi.org/10.51211/isbi.v7i1.1850.
Section
Articles
