REKOMENDASI PENJUALAN PRODUK PADA DISTRO DECKHOOD MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Abstract
Distro Deckhood merupakan salah satu distro yang mulai berkembang di Kota Malan, akan tetapi hasil penjualannya masih kurang maksimal dikarenakan belum menerapkan strategi penjualan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma apriori untuk merekomendasikan item produk penjualan yang saling berasosiasi pada Disro Deckhood. Suatu aplikasi dikembangkan untuk menampug data transaksi pembelian (invenori), penjualan (transaksi hasil kasir) dan layanan perhitungan algoritma apriori. Ujicoba dilakukan menggunakan data transaksi pada bulan Desember 2022 sebanyak 144 transaksi terdiri 359 barang dengan 70 jenis barang yang berbeda. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan algoritma apriori untuk data penjualan Distro Deckhood didapatkan hasil dengan tiga kombinasi itemset 0105002, 0101002, dan 0104002 dengan nilai support sebesar 5,56 % dan nilai convidence sebesar 72,73%. Nilai support yang didapatkan sebesar 5,56% yang artinya bahwa kemungkinan pelanggan membeli tiga item secara bersamaan sebesar 5,56% dan nilai confidence sebesar 72,73% yang berarti bahwa jika pelanggan membeli item 0105002 dan 0101002 mempunyai kemungkinan sebesar 72,73% membeli item 0104002. Hasil perhitungan untuk nilai support (5,56%) tidak memenuhi syarat standart minimum support (30%) sedangkan nilai confidence (72,73%) sudah memenuhi standart nilai minimum confidence (70%-80%). Hal ini dapat dipengaruhi oleh kurangnya jumlah dataset yang diproses yang berpengaruh terhadap hasil akhir.References
E. Turban, J. Aronson, and T. Llang, Decision Support Systems and Intelligent Systems. 2003.
E. T. L. Kusrini, “Data Mining Data mining,†Min. Massive Datasets, no. January 2013, 2005.
T. Brian and A. Sanwidi, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Market Basket Analysis Berbasis R,†J. ELTIKOM, vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.31961/eltikom.v2i1.40.
I. Pramudiono, “Pengantar Data Mining : Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data,†Kuliah Umum Ilmu Komputer.com, 2003.
H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,†Tek. Inform., no. 1, 2016.
E. erwin, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth,†J. Generic, vol. 4, no. 2, 2009.
Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Tree Dan Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat,†Snastikom, no. Snastikom, 2015.
J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 2012. doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
M. K. Setiawan, Heru dan Khairuzzaman, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen ProyekM : Sistem Informasi Kontraktor,†J. Khatulistiwa Inform., vol. V, No 2. D, no. 2, 2017.
