PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENGOLAHAN DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN KONSUMEN PD. LUCKY METAL PART
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Buddhi Dharma
Author
Butar, Andre Mikhael Butar
Subject
005.74 Database
Datestamp
2023-02-23 02:12:59
Abstract :
Selama ini pemanfaatan data transaksi penjualan pada PD. Lucky Metal Part hanya disimpan sebagai arsip. Padahal, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan produk. Sehingga selama ini perusahaan membuat strategi promosi yang kurang tepat sasaran dikarenakan kurangnya informasi yang didapat untuk mengetahui pola pembelian konsumen. Dalam hal ini, perlu dilakukan analisis data transaksi untuk mendapatkan pola pembelian yang dapat diamati melalui data transaksi penjualan. Dengan menggunakan metode data mining yaitu algoritma apriori atau sering disebut market basket analysis dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pola pembelian konsumen yang menghasilkan kaidah asosiasi dan mengetahui seberapa kuat suatu item mempengaruhi item lainnya. Dari pemanfaatan algoritma apriori perusahaan mendapatkan informasi yang dapat membantu untuk menentukan menu bundling atau paket penjualan dan pola pembelian konsumen di PD. Lucky Metal Part sehingga mempermudah perusahaan dalam membuat keputusan dan strategi untuk meningkatkan penjualan. Dari hasil analisis dan pengujian yang telah dilakukan menggunakan 730 data transaski PD. Lucky Metal Part selama 4 bulan, mulai bulan Januari sampai April dengan parameter minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 20% menghasilkan kombinasi menu item yang dapat dibuat untuk proses pengembangan promosi menjadi menu paket atau bundling yaitu baut reflektor yamaha, baut handle rem vario, baut cover body yamaha dan baut std samping yamaha.
Selama ini pemanfaatan data transaksi penjualan pada PD. Lucky Metal Part hanya disimpan sebagai arsip. Padahal, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan produk. Sehingga selama ini perusahaan membuat strategi promosi yang kurang tepat sasaran dikarenakan kurangnya informasi yang didapat untuk mengetahui pola pembelian konsumen. Dalam hal ini, perlu dilakukan analisis data transaksi untuk mendapatkan pola pembelian yang dapat diamati melalui data transaksi penjualan. Dengan menggunakan metode data mining yaitu algoritma apriori atau sering disebut market basket analysis dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pola pembelian konsumen yang menghasilkan kaidah asosiasi dan mengetahui seberapa kuat suatu item mempengaruhi item lainnya. Dari pemanfaatan algoritma apriori perusahaan mendapatkan informasi yang dapat membantu untuk menentukan menu bundling atau paket penjualan dan pola pembelian konsumen di PD. Lucky Metal Part sehingga mempermudah perusahaan dalam membuat keputusan dan strategi untuk meningkatkan penjualan. Dari hasil analisis dan pengujian yang telah dilakukan menggunakan 730 data transaski PD. Lucky Metal Part selama 4 bulan, mulai bulan Januari sampai April dengan parameter minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 20% menghasilkan kombinasi menu item yang dapat dibuat untuk proses pengembangan promosi menjadi menu paket atau bundling yaitu baut reflektor yamaha, baut handle rem vario, baut cover body yamaha dan baut std samping yamaha.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
