PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI BERBASIS WEBSITE UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK FASHION

Penulis

  • Raihan Septian Arief Wibowo
  • Arief Wibowo Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Data Mining, association rules, Algoritma Apriori, support, confidence, lift ratio

Abstrak

Dengan adanya transaksi sehari-hari, informasi data akan meningkat dalam jangka panjang. Informasi data ini tidak hanya berfungsi sebagai arsip, informasi data itu bisa digunakan dan dimanfaatkan menjadi data jadi untuk mengembangkan penjualan produk fashion. Permasalahan yang sering muncul adalah seringkali item-item best selling yang ingin dipesan pembeli tidak tersedia atau sudah habis karena toko tidak fokus pada stok, toko tidak memanfaatkan informasi data penjualan dan biasanya transaksi data penjualan hanya berupa dokumen yang tidak dimanfaatkan. Pengolahan data tersebut bisa dilakukan dengan memakai metode Algoritma Apriori untuk mencari pola penjualan keterkaitan atau keterlibatan antara itemset dan mendapatkan aturan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah di toko Heylook. Hasil yang diperoleh merupakan susunan lima itemset yang terdiri dari: 1; 2; 3; 6; 8 yang bisa diartikan yaitu: (1 = Jk Smith; 2 = Dp Trafford; 3 = Bp River; 6 = Cb Royce; 8 = Cn Boxer Square) dengan min support 20%. Uji coba untuk Nilai Confidence yaitu 40%, dari lima set item (1 = Jk Smith; 2 = Dp Trafford; 3 = Bp River; 6 = Cb Royce; 8 = Cn Boxer Square) maka terbentuknya 16 pola perhitungan confidence. Dari nilai confidence yang sudah terbentuk, maka dapat dihitung nilai lift ratio yang menyatakan bahwa Lift Ratio > 1, sehingga memiliki hubungan yang positif [Cb Royce, Bp River, Dp Trafford] Dan [Jk Smith , Dp Trafford, Cn Boxer Square] muncul bersama secara lebih terartur.

Referensi

I Qoni'ah, I, AT Priandika. Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb. Menara). Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, Vol.1, No.2, 2020.

E Alma'arif, E Utami, FW Wibowo. Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk pada Toko Online. Citec Journal, Vol. 7, No.1, 2020.

R Saputra, AJP Sibarani. Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol.7, No.2, 2020.

M Khanza, RToyib, Onsardi. Implementasi Algoritma Apriori Dalam Penentukan Pemesanan. Journal Scientific and Applied Informatics, Vol.4, No.2, 2021.

MM Muchlis, I Fitri, R Nuraini. Rancang Bangun Aplikasi Data Mining pada Penjualan Distro Bloods Berbasis Web menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 5, No.1, 2020.

AF Lestari, M Hafiz. Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan. Jurnal Inovtek Polbeng, Vol.5, No.1, 2020

A Prasetyo, N Musyaffa, R Sastra. Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Khatulistiwa Informatika, Vol.VIII, No.2, 2020.

M Syahril, K Erwansyah, M Yetri. Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, Vol.3, No.1, 2020.

Syahriani. Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Journal ICT Bina Insani, Vol.9, No.1, 2020.

C Adiwihardja, N Hardi, W Widyastuty. Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik Pada Toko Zahrani Menggunakan Algoritma Apriori. Journal Speed, Vol.11, No.2, 2019

Unduhan

Diterbitkan

30-04-2024

Cara Mengutip

Septian, R., & Wibowo, A. (2024). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI BERBASIS WEBSITE UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK FASHION. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 3(1), 98–105. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/1148

Terbitan

Bagian

Artificial Intelligence

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 > >>