PENERAPAN DATA MINING PENJUALAN SET GAMIS SYAR’I DI INTANAKA DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI

PENERAPAN DATA MINING PENJUALAN SET GAMIS SYAR’I DI INTANAKA DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI

Oleh:
Yulia Indah Purwitasari
160103061

Transaksi penjualan merupakan suatu usaha penjualan yang dilakukan setiap menit, setiap hari, setiap minggu, setiap bulan bahkan sampai bertahun-tahun. Dalam pelaksanaannya, data transaksi yang diperoleh akan semakin banyak dan menumpuk sehingga belum dimanfaatkan dengan baik oleh pengambil keputusan. Oleh karena itu, data mining dibutuhkan untuk membuat keputusan berdasarkan algoritma yang digunakan.
Penelitian ini bertujuan untuk memaksimalkan penggunaan algoritma apriori untuk proses menentukan kombinasi itemset dengan support dan confidence yang telah ditentukan. Penelitian dilakukan dengan observasi, wawancara dengan owner Intanaka, studi literatur terkait data mining algoritma apriori serta dokumentasi file .pdf berupa data transaksi yang terdiri dari tanggal transaksi dan item produk, yang digunakan untuk menentukan hasil perhitungan apriori. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dalam pengembangan sistemnya.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil dari tahap-tahap yang telah dilakukan menggunakan algoritma apriori, maka item yang memenuhi Support x Confidence terbesar dan minimum confidence ≥ 60% sehingga aturan asosiasi yang berurut yaitu ada 4 kombinasi itemset dengan kode produk = Ar, M nama produk = Arafah Syar’i, Madina Syar’i Confidence = 75(%). S, M = Safaya Syar’i, Madina Syar’i Confidence = 100(%). Ath, M nama produk = Athayya Syar’i, Madina Syar’i Confidence = 60(%). Ath, A nama produk = Athayya Syar’i, Arafah Syar’i Confidence = 60(%). Berdasarkan pengujian, bahwa aplikasi dapat digunakan untuk menentukan kombinasi item set yang paling sering dibeli.

Kata kunci: Data mining, assosiasi rule, algoritma apriori, support, confidence.