PREDIKSI PRODUK DISKON UNTUK PENJUALAN KOKO SHOPE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
DOI:
https://doi.org/10.24076/intechnojournal.2020v2i1.1541Keywords:
Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Data MiningAbstract
Koko shope merupakan sebuah toko yang menjual barang-barang yang berhubungan dengan k-pop. Seiring berjalan nya waktu, data transaksi pada koko shope semakin menumpuk dan hal ini akan sia-sia apabila dibiarkan begitu saja. Algoritma Apriori adalah suatu algoritma yang digunakan untuk penentuan frequent itemsets pada aturan asosiasi Boolean. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Analisis asosiasi atau association rule adalah tehnik pada data mining yang di gunakan untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Suatu aturan asosiasi dapat diketahui dengan dua parameter , yaitu support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah presentase kombinasi item tersebut dalam basis data, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi Keluaran dari algoritma ini merupakan sebuah aturan asosiasi yang terdiri dari beberapa kombinasi itemset, yang bisa digunakan untuk membantu dalam memperbaiki pengambilan keputusan dimasa yang akan datang. Salah satu manfaat dari pengambilan keputusan ini adalah sebagai bahan rekomendasi pembuatan sebuah bundel diskon barang berdasarkan aturan asosiasi yang terbentuk agar promo yang dibuat dapat tepat sasaran dan sesuai kebutuhan pasar.
Downloads
References
Sari, E. N. (2013). “Analisa Algoritma Apriori Untuk Menentukan Merek Pakaian Yang Paling Diminati Pada Mode Fashion Group Medan”. Pelita Informatika Budi Darma, 4(3), 35-39.
Kusrini dan Emha, T.L. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta : Andi Offset.
Buulolo, E. (2013). “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan)”. Pelita Informatika Budi Darma, 4(1), 71 -83.
Nursikuwagus, A., & Hartono, T. (2016). “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web”. Simetris?: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 7(2), 70-706. https://doi.org/10.24176/simet.v7i2.784
Baetulloh, U., Gufroni, A. I., & -, R. (2019). “Penerapan Metode Association Rule Mining Pada Data Transaksi Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori”. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer,10(1),173–188. https://doi.org/10.24176/simet.v10i1.2890.
Salam, A., & Sholik, M. (2018).” Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang dijual di E-commerce OrderMas”. Techno.Com, 17(2),158–170. https://doi.org/10.33633/tc.v17i2.1656.
Setiawati, D.D.(2009). “Penggunaan Metode Apriori Untuk Analisa Keranjang Pasar Pada Data Transaksi Penjualan Minimarket Menggunakan Java & Mysql”. Teknik Informatika, Universitas Gunadarma, Depok.
Buulolo, E. (2015). “Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Di Supermarket”. Seminar Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI), 2015(September 2015), 53–55.
Kusumo, D. S., Bijaksana, M. A., & Darmantoro, D. (2016). “Data Mining Dengan Algoritma Apriori Pada Rdbms Oracle”. TEKTRIKA - Jurnal Penelitian Dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, Dan Elektronika, 8(1), 1–5. https://doi.org/10.25124/tektrika.v8i1.215.
Suyanto. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung : Informatika Bandung.
Turban,E., dkk. (2007). Descisioon Support Systems and Intelegent Systems. Yogyakarta : Andi Offset.
Prasetyo, E. (2012). Data Mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta : Andi Offset
Despitaria, Sujaini, H., & Tursina. (2016). “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori”. Justin, 4(2),1- 6
