Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile
Abstract
Persaingan pasar yang terjadi dilingkungan masyarakat saat ini sangat tinggi. Melihat saat ini cukup banyak toko – toko yang mendirikan tokonya hanya berjarak tidak jauh dari toko sebelumnya. Hal ini akan memunculkan para pelaku usaha saling berebut konsumen dan bahkan menyebabkan persaingan yang tidak sehat, sehingga berdampak pada penjualan toko tersebut. Dengan demikian diperlukan strategi untuk meningkatkan penjualan pada toko, sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko tersebut.Salah satu strategi untuk meningkatkan penjualan yaitu dengan pola rekomendasi belanja produk, dimana rekap data penjualan pada suatu toko diolah dengan menggunakan konsep data mining sehingga dapat memudahkan dalam menyelesaikan masalah yang terjadi pada toko Avis Mobile. Dengan metode asosiasi yang mampu mengenali kelakuan dari kejadian – kejadian khusus dengan tujuan untuk menemukan aturan atau pola yang ada didalam data.Oleh sebab itu, algoritma apriori dapat merekomendasikan belanja produk untuk kedepannya berdasarkan data penjualan sebelumnya. Hasil dari penelitian ini dapat merekomendasikan belanja produk, sehingga dapat membantu toko tersebut.References
Assiroj, P. (2016). Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi Superstore Untuk Mengetahui Kemungkinan Pelanggan Membeli Product Category Dan Product Container Secara Bersamaan Dengan Teknik Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, 1(1), 11-18.
Fadlina. (2014). Data Mining Untuk Analisa Tingkat Kejahatan Jalan Dengan Algoritma Association Rule Metode Apriori. Majalah Ilmiah Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), III(1), 144–154.
Ikhwan, A., Nofriansyah, D., & Sriani. (2015). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma ). Jurnal Ilmiah SAINTIKOM Sains dan Komputer, 14(3). 211-226
Maharani., Hasibuan, N. A., Silalahi, N., Nasution, S. D., Mesran., Suginam., et al. (2017). Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout Minimarket Dengan Menerapkan Association Rule. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 4(4), 6–11.
Madcoms. 2011. Pasti Bisa Belajar Sendiri Microsoft Access 2010. Yogyakarta : Andi.
Munawaroh, S. (2006). Perancangan Sistem Informasi Persediaan Barang. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, 10(2), 124–133.
Nofriansyah, D., Erwansyah, K., & Ramadhan, M., (2016). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di CV. Sumber Utama). Jurnal Ilmiah SAINTIKOM Sains dan Komputer, 15(2). 81–92.
Pane, D. K. (2013). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Kreditplus ). Pelita Informatika Budi Darma, 4(3), 25–29.
S, Rosa A., & Shalahuddin, M. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung : Informatika
Sulindawati., Fathoni, M. (2011). Pengantar Analisa Perancangan “ Sistem “. Jurnal Saintikom, 9(2), 1–19.
Syahra, Y. (2018). Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering, Jurnal Ilmiah SAINTIKOM Sains dan Komputer, 17(2). 228–233.
Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Majalalah Ilmiah Informasi dan Teknologi (INTI), I(1). 94–106.
