Implementasi Pola Penjualan Barang di Minimarket Menggunakkan Metode Apriori
PDF

Keywords

Apriori
itemset
penjualan barang

How to Cite

Pratama Putra, S. A. ., Kasih, P. ., & Sahertian, J. . (2021). Implementasi Pola Penjualan Barang di Minimarket Menggunakkan Metode Apriori. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 3(1), 181–186. Retrieved from https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/534

Abstract

Hampir  semua  minimarket  menggunakan  sistem  komputerisasi  dalam  menyimpan  data penjualan. Data transaksi yang ada dalam database penjualan barang menyimpan jumlah record transaksi penjualan yang memiliki data yang sangat besar sehingga menyebabkan jumlah data terus menerus bertambah setiap harinya. Jumlah data yang begitu besar dapat menjadi masalah bagi minimarket tersebut jika tidak dapat dimanfaatkan datanya untuk meningkatkan penjualan barang. Dari permasalahan di atas maka dapat diselesaikan dengan cara membuat sistem yang dapat mengolah data yang selama ini hanya dijadikan sebagai arsip agar dapat digunakan untuk meningkatkan  penjualan  barang.  Berdasarkan  hasil  dari  simpulan  ini  adalah  rancangan  sistem  yang  dapat memberikan solusi berupa kombinasi produk sebagai acuan dalam penentuan diskon barang dan penataan letak barang. Hasil diperoleh dari data 500 transaksi diambil 4 barang dengan support tertinggi  setelah itu dibuat 2 kombinasi itemset dari 4 barang tersebut menjadi 12 kombinasi barang. Dari 2 kombinasi itemset dibuat 3 kombinasi itemset  menjadi 24 kombinasi  barang. Setelah itu, dari  24  kombinasi barang diambil 5 kombinasi barang yang memiliki support dan confidance tertinggi untuk dijadikan hasil analisa.

PDF

References

Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining.Andi Offset, Yogyakarta

Turban, E., dkk. 2005. Decicion Support Systems and Intelligent Systems.Yogyakarta: Andi Offset.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright (c) 2020 Septiandy Adibya Pratama Putra, Patmi Kasih, Julian Sahertian

Downloads

Download data is not yet available.