IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DATA MINING PENENTUA JUMLAH PENJUALAN PRODUK BISKUIT (STUDI KASUS: PT. SIANTAR TOP TBK MEDAN)
DOI:
https://doi.org/10.30865/jurikom.v4i5.688Abstract
Data transaksi penjualan yang terkumpul dan tersimpan dapat memberikan pengetahuan yang bermanfaat bagi manajemen perusahaan dalam melakukan usaha-usaha yang terkait dengan peningkatan penjualan misalnya dalam hal menentukan promo penjualan produk. Konsumen yang berbelanja biasanya menginginkan adanya promo produk karena dengan adanya promo, konsumen akan lebih tertarik untuk membeli dan merasa lebih hemat. Selain itu, penentuan produk promo harus tepat untuk membangun loyalitas konsumen terhadap suatu produk. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola perilaku belanja konsumen adalah analisis keranjang belanja atau Market Basket Analysis (MBA). Market basket analysis adalah salah satu cara yang digunakan untuk menganalisis data penjualan dari suatu perusahaan. Proses ini menganalisis buying habits (kebiasaan membeli) konsumen dengan menemukan asosiasi antar item-item yang berbeda yang diletakkan konsumen dalam shopping basket (keranjang belanja). Â Diharapkan dengan penelitian ini didapatkan sebuah kombinasi produk untuk promo yang dapat digunakan oleh pihak manajemen untuk meningkatkan penjualan produk-produk Biscuit Gorio-rio. Memperluas pemasaran produk karet dengan menempatkan produk-produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen dalam katalog dengan tepat. Memudahkan dan menarik perhatian konsumen dalam mencari produk yang dibutuhkan.
References
Abdul kadir,â€Pengenalan Sistem Informasi,Penerbit Andi,Yogyakarta,2003.
Jogiyanto, â€Analisias Dan Desainâ€. Penerbit Andi, Yogyakarta, 2005.
(http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/bitstream/handle//bab2landasantorpdf ?Sequence , tanggal akses 19 Juni 2015).
(http://jualbeliforum.com/pendidikan/215357- pengertian- implementasi menurut para -ahli. html,tanggal akses 31 Mei 2014).
(http://eprints.binadarma.ac.id,Penerapan Data mining Untuk Memprediksi Tingkat Penjualan Pada PT. XLAXIATA Tbk Palembang .pdf .pdf ,tanggal akses,31,mei,2014).
(http://ditut113070242.wordpress.com/2011/ 03/22/algoritma-naive-bayes- las sification/ ,tanggal akses,31,mei,2014,).
(Kompas, Heriyanto Rantelino, http : //lifestyle .kompasiana. com/ catatan /2013/11/30/ biskuit –roma –sahabat –sejati –keluarga –indonesia - .html ,tanggal akses,31,Mei,2014).
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS--ITS 2003.
Proses dalam penemuan pengetahuan (Jiawei Han & Micheline Kamber, 2000).
http://id.wikipedia.org/wiki/PageRank,tanggal akses,1 juni2015.
Ilustrasi algoritma apriori (Muhammad Ikhsan, dkk, 2007).
Kennedi Tampubolon,Hoga Saragih dan Boby Reza,3013.
E. Buulolo, “ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUALAN DI SUPERMARKET,†in Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI), 2015, no. September 2015, pp. 4–7.
H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and M. Mesran, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5,†MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 1, no. 2, Jun. 2017.
E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,†Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 6, no. 2, pp. 10–15, 2017.
E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),†Pelita Inform. Budi Dharma, vol. 4, no. Agustus 2013, pp. 71–83, 2013.
M. Maharani et al., “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGATURAN LAYOUT MINIMARKET DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE,†J. Ris. Komput., vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
