PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN TASK MARKET BASKET ANALYSIS PADA TRANSAKSI PENJUALAN BARANG DI AB MART DENGAN ALGORITMA APRIORI
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Pratiwi, Dian
Subject
Artificial Intelligence
Datestamp
2019-08-01 02:09:05
Abstract :
AB Mart yang beralamat di Jl. Batang Hari, Kuamang Kuning 1 SPA merupakan salah satu minimarket yang bergerak dalam bidang penjualan yang cukup lengkap, seperti kebutuhan pokok sehari-hari, makanan, minuman, peralatan rumah tangga, dan lain sebagainya. Namun setelah melakukan wawancara terhadap pemilik AB Mart, dimana ditemukan permasalahan yang ada yaitu penempatan barang-barang yang tidak sesuai dengan perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Artinya, setiap konsumen tidak hanya membeli satu barang saja melainkan membeli beberapa barang sehingga penempatan atau posisi barang perlu dilakukan perbaikan. Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan dari bulan Agustus dan Oktober tahun 2018 sebanyak 47 atribut, dengan melakukan analisis data mining salah satunya yaitu menggunakan metode Task Market Basket Analysis dengan teknik Algoritma Apriori. Perhitungan asosiasi barang dilakukan dengan menggunakan software WEKA dengan format ARFF. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu best rule tersebut dihasilkan dari nilai support 0.1 dan nilai confidence 0.9 mengidentifikasi bahwa 3 aturan asosiasi kategori item barang yaitu Pepsodent sebesar 102 item, Frisian Flag sebesar 90 item, dan Indomilk sebesar 88 item.
AB Mart yang beralamat di Jl. Batang Hari, Kuamang Kuning 1 SPA merupakan salah satu minimarket yang bergerak dalam bidang penjualan yang cukup lengkap, seperti kebutuhan pokok sehari-hari, makanan, minuman, peralatan rumah tangga, dan lain sebagainya. Namun setelah melakukan wawancara terhadap pemilik AB Mart, dimana ditemukan permasalahan yang ada yaitu penempatan barang-barang yang tidak sesuai dengan perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Artinya, setiap konsumen tidak hanya membeli satu barang saja melainkan membeli beberapa barang sehingga penempatan atau posisi barang perlu dilakukan perbaikan. Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan dari bulan Agustus dan Oktober tahun 2018 sebanyak 47 atribut, dengan melakukan analisis data mining salah satunya yaitu menggunakan metode Task Market Basket Analysis dengan teknik Algoritma Apriori. Perhitungan asosiasi barang dilakukan dengan menggunakan software WEKA dengan format ARFF. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu best rule tersebut dihasilkan dari nilai support 0.1 dan nilai confidence 0.9 mengidentifikasi bahwa 3 aturan asosiasi kategori item barang yaitu Pepsodent sebesar 102 item, Frisian Flag sebesar 90 item, dan Indomilk sebesar 88 item.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
