Implementasi Algoritma Apriori sebagai Strategi Pemasaran Produk Harian

Erlin Elisa; Tukino Tukino

Penulis

Erlin Elisa Universitas Putera Batam
Tukino Tukino Universitas Putera Batam

Kata Kunci:

Data Mining, Apriori Algorithms, Market Basket Analysis

Abstrak

Minimarket ini berlokasi dekat dengan rumah penduduk, hal ini tentunya mempengaruhi tingkat penjualan, dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari, data transaksi penjualan akan terus bertambah, menyebabkan penyimpanan data semakin besar. Data transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Studi ini bertujuan menerapkan metode Market Basket Analysis menggunakan algoritma apriori dalam melakukan prediksi itemset promosi penjualan di minimarket. Apriori merupakan algoritma yang sangat terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi adalah pola-pola item didalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support diatas ambang batas tertentu yang disebut dengan istilah minimum support. Hasil dari penelitian ini menemukan Nilai support dan confidence tertinggi adalah item minuman dan snack dengan nilai support 33,3%% dan confidence 80%. Dengan menggunakan algoritma apriori dapat membantu untuk mengembangkan strategi pemasaran.

Referensi

Subarsono, D. (2014). Perbedaan Pelayanan Pada Ritel Tradisional Dengan Ritel Modern Di Kota Cirebon ., 2(2).

Nursikuwagus, T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Jurnal SIMETRIS, vol. 7, no. 2, hal. 701-706, 2016.

Agrawal R., T. Imielinski, and A.Swami. 1993. Special Issue on Learning and Discovery in Knowledge Based Databases. Database Mining : A Performance Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 914-925.

S.F. Rodiyansyah, “Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,” Infotech Journal, vol. 1, no. 2, 2016.

Agrawal R. and R. Srikant. 1994. Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. Research Report RJ 9839. San Jose, CA: IBM Almaden Research Center

Ambarwaty, Retno. 1997. Sistem Pendukung Keputusan Pemasaran Jasa Telepon Dengan Segmentasi Pelanggan Psikografis. Studi Kasus di Kandatel Jakarta Barat. Bandung: Sekolah Tinggi Teknologi Telkom.

Direct Marketing Association. 1992. Managing Database Marketing Technology for Sucess.

Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 2(2), 472-478.

Date, C.J. 1994. An Introduction to Database System. New York: Addison Wesley.