PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN BARANG TERLARIS (STUDI KASUS : PT.INDOMARCO PRISMATAMA MEDAN)

Abstract

Penjualan barang yang terlaris pada perusahaan mengalami peningkatan setiap bulannya, produk yang ditawarkan bermacam jenis barang, untuk mengetahui jenis barang  yang paling diminati diperlukan algoritma apriori. dan untukmendapatkan hasil yang lebih baik digunakan Tools Tanagra. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining.Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frequensi tinggi(frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi.