Analisa Pola Belanja Untuk Meningkatkan Omset Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori

Desi Ruth Melani Siregar, Fifin Sonata, Milfa Yetri

Abstract


Toko Glorya Deli Serdang sebagai salah satu toko yang menjual sembako belum dapat memanfaatkan data transaksi secara maksimal.Permasalahan yang muncul yaitu ketersediaan produk sering tidak sesuai dengan keinginan konsumen, sehingga konsumen beralih ke toko lain dan berdampak negatif bagi toko saat menyetok barang yang kurang diminati konsumen. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan mengolah data transaksi menggunakan teknik data mining.

Data mining adalah metode pemrosesan informasi dari berbagai database yang besar digunakan untuk menggambarkan pengetahuan dalam database dan menghasilkan informasi yang berguna untuk pengembangan. Metode yang digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah menggunakan  algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan pengambilan data dengan aturan asosiatif (association rule) bertujuan untuk mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul (Frequent) dari suatu set item. Dalam penelitian ini association rule digunakan untuk menganalisis sembako yang sering terjual secara bersamaan dan akan ditinjau dari data transaksi yang telah terjadi.

Perhitungan algoritma Apriori pada aturan asosiasi ini dihitung melalui tiga tahap iterasi pembentukan kandidat k-itemset. Hasil analisa aturan asosiasi yang terbentuk dari perhitungan algoritma apriori dengan menentukan nilai minimum support >20% dan nilai minimum confidence >60% menghasilkan pola kombinasi itemset tertinggi yang diperoleh adalah gula → minyak goreng dengan nilai support 56,67% dan nilai confidence 94,44%. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk membantu pihak toko dalam menyusun strategi penjualan dan pengelolaan stok barang dalam upaya meningkatkan omset pemjualan sembako.

Kata Kunci : Data Mining, Penjualan Sembako, Algoritma Apriori,Visual Studio 2010

 

 


Full Text:

PDF

References


S. Kanti dan R. E. Indrajit, “Implementasi Data Mining Penjualan Handphone Oppo Store Sdc Tanggerang Dengan Algoritma Appriori,” jurnal.umj.ac.id, no. November, hal. 1–2, 2017.

A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, hal. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.

D. Despitaria, H. Sujaini, dan T. Tursina, “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma APriori,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 2, hal. 277–282, Feb 2016.

M. Syahril, K. Erwansyah, dan M. Yetri, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 3, no. 1, hal. 118, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.202.

U. Baetulloh et al., “Penerapan Metode Association Rule Mining Pada Data Transaksi Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 1, hal. 173–188, 2019.

A. Darmawan, “Magister Teknik Informatika Institut Bisnis dan Informatika Darmajaya Penerapan Data Mining Menggunakan Association Rules Untuk Mendukung Strategi Pemasaran Calon Mahasiswa Baru (Studi Kasus IBI Darmajaya),” J. TIM Darmajaya, vol. 01, 2015.

J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 1187–1194, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.

D. Nofriansyah, K. Erwansyah, dan M. Ramadhan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi),” J. Saintikom, vol. 15, no. 2, hal. 81–92, 2016.

Y. H. Syahputra and J. Hutagalung, “Superior Class to Improve Student Achievement Using the K-Means Algorithm,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 891–899, 2022.

G. C. Sutradana dan M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pengaruh Lama Studi Mahasiswa Teknik Informatika Uin Sunan Kalijaga Yogyakarta Menggunakan Metode Apriori,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 1, no. 3, hal. 153, 2017, doi: 10.14421/jiska.2017.13-07.

M. Hutasuhut, D. Octaviana, dan J. Halim, “Penerapan Data Mining dalam Menganalisa Pola Kelayakan Siswa Pada Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ) pada,” vol. 18, no. 2, hal. 154–

, 2019.

M. G. Suryanata, D. H. Pane, dan M. Hutasuhut, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 2, no. 2, hal. 118–125, 2019.

A. F. Lestari dan M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 1, hal. 96–105, Jun 2020, doi: 10.35314/ISI.V5I1.1317.

E. S. Rizky Maulidya,Rizaldi, “Metode Least Square Sebagai Prediksi Penjualan Sembako Di Toko Suryono,” J- Com (Journal Comput., vol. 1, no. 3, hal. 213–218, 2021.

S. Kanti dan R. E. Indrajit, “Implementasi Data Mining Penjualan Handphone Oppo Store SDC Tanggerang Dengan Algoritma Apriori,” Pros. Semnastek, vol. 0, no. 0, Des 2017.




DOI: https://doi.org/10.53513/jursi.v1i6.6488

Refbacks

  • There are currently no refbacks.