PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN
PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
(STUDI KASUS : TOKO DIENGVA BANDAR JAYA)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Teknokrat Indonesia
Author
Anjumi, Krisma Nur
Subject
Metode Komputer
Datestamp
2021-03-30 03:24:36
Abstract :
Diengva adalah sebuah toko yang menjual berbagai macam barang seperti perlengkapan rumah tangga, peralatan rumah tangga, aksesoris, bucket bunga, baju, tas, sepatu, kosmetik, dan lain-lain. Banyaknya data transaksi pembelian yang ada pada Diengva dapat dijadikan sebagai analisa perilaku pelanggan dalam melakukan pembelian barang. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma pada bidang data mining untuk penggalian aturan asosiasi. Menerapkan Algoritma Apriori sebagai metode untuk mencari pola beli pelanggan pada data transaksi penjualan Toko Diengva menggunakan Rapid Miner. Dengan aturan yang dihasilkan dari penerapan Algoritma Apriori dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan stok terhadap item-item yang memenuhi nilai minimum support dan minimum confidence. Item-item yang memenuhi aturan tersebut adalah Bulu Mata, Lem Bulu Mata, Soflen, dan Air Soflen. Nilai confidence dari hubungan antar 2 item diatas dapat dikatakan tinggi sehingga hasil aturan tersebut dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan stok terhadap item-item diatas. Kata Kunci: Transaski Penjualan, Analisis Pola Pembelian Pelanggan, Algoritma Apriori, Rapid Miner
Diengva adalah sebuah toko yang menjual berbagai macam barang seperti perlengkapan rumah tangga, peralatan rumah tangga, aksesoris, bucket bunga, baju, tas, sepatu, kosmetik, dan lain-lain. Banyaknya data transaksi pembelian yang ada pada Diengva dapat dijadikan sebagai analisa perilaku pelanggan dalam melakukan pembelian barang. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma pada bidang data mining untuk penggalian aturan asosiasi. Menerapkan Algoritma Apriori sebagai metode untuk mencari pola beli pelanggan pada data transaksi penjualan Toko Diengva menggunakan Rapid Miner. Dengan aturan yang dihasilkan dari penerapan Algoritma Apriori dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan stok terhadap item-item yang memenuhi nilai minimum support dan minimum confidence. Item-item yang memenuhi aturan tersebut adalah Bulu Mata, Lem Bulu Mata, Soflen, dan Air Soflen. Nilai confidence dari hubungan antar 2 item diatas dapat dikatakan tinggi sehingga hasil aturan tersebut dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan stok terhadap item-item diatas. Kata Kunci: Transaski Penjualan, Analisis Pola Pembelian Pelanggan, Algoritma Apriori, Rapid Miner
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
