Penerapan Algoritma Apriori Dalam Mencari Pola Pembelian Konsumen
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v2i2.5750Abstract
Alfamidi adalah perusahaan swasta yang besar yang bergerak dibidang pemasaran dengan memasarkan berbagai produk kebutuhan rumah tangga. Semakin berkembangnya suatu usaha, maka transaksi yang terjadi sehari-hari semakin meningkat. Namun terkadang suatu data transaksi tersebut belum dapat dimanfaatkan secara maksimal oleh perusahaan. Dengan menggunakan tehnik data mining, kumpulan data tersebut dapat menghasilkan informasi baru, salah satunya adalah pola pembelian konsumen. Dengan adanya permasalahan tersebut, maka perlu adanya pemanfaatan data untuk penentuan strategi bisnis. Data transaksi tersebut diolah dengan algoritma apriori agar dapat memberikan pengetahuan baru yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, metode apriori ini merupakan suatu cara mengukur data kedekatan antar produk yang disediakan, hasil akhirnya adalah suatu aplikasi data mining yang dapat digunakan untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada produk kebutuhan rumah tangga yang ada pada Alfamidi Medan Johor.References
H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,†Tek. Inform., no. 1, pp. 19–24, 2017.
D. S. Kusumo, M. A. Bijaksana, and D. Darmantoro, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori Pada Rdbms Oracle,â€
TEKTRIKA - J. Penelit. dan Pengemb. Telekomun. Kendali, Komputer, Elektr. dan Elektron., vol. 8, no. 1, pp. 1–5, 2017, doi:
25124/tektrika.v8i1.215.
N. Hadinata and K. Kurniawan, “ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK MAKANAN RINGAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA APRIORI,†J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi:
32736/sisfokom.v9i1.623.
A. N. Rahmi, Y. A. Mikola, and K. Kunci, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada
Customer ( Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako ),†vol. 4, no. 1, 2021.
S. Informasi and S. Triguna Dharma, “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Data Penjualan Untuk Mendapatkan Pola
Rekomendasi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Pada K3 Mart * Dicky Nofriansyah, Milfa Yetri, Kamil Erwansyah,
Suharsil,†vol. 18, no. SAINTIKOM, pp. 176–182, 2019.
P. N. Harahap and S. Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan
Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),†Matics, vol. 11, no. 2, p. 46, 2020, doi:
18860/mat.v11i2.7821.
S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,†J. Nas.
Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
D. Nofriansyah, M. Yetri, K. Erwansyah, and _ S., “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Data Penjualan Untuk
Mendapatkan Pola Rekomendasi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Pada K3 Mart,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 2, p. 176, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i2.157.
J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah,†J. Media Inform.
Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 1187, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,†J. Tek. Komput.
AMIK BSI, vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
P. Sari Ramadhan, M. Dahria, I. Santoso, P. Studi Sistem Informasi, S. Triguna Dharma, and P. Studi Sistem Komputer,
“Analisa Pola Pembelian Konsumen Berdasarkan Tipe Smartphone Vivo Dengan Algoritma Apriori Pada Pt Xinyue
Elektronika Analysis of Patterns Based on Consumer Buying Vivo Smartphone Type With Apriori Algorithm in Pt Xinyue
Elektronika,†vol. 2, no. 1, pp. 20–28, 2021.
K. Ummi, “Nalisa Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Mobil Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori (Studi
Kasus : Di Pt. Idk 1 Medan),†CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 8, no. 3, pp. 155–164, 2016, doi:
22303/csrid.8.3.2016.155-164.
M. Ramadhan, J. Hutagalung, M. Dahria, I. Zulkarnain and H. Jaya., “Prediksi Penjualan Spare Part Mobil
Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori,†Techno.Com, vol. 22, no. 1, pp. 156–166, 2023
