IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN LAPTOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI (Studi kasus pada CV.Dayacom Harco Mangga Dua)

• KUKUH SATRIO

---

ABSTRAK

ABSTRAK

 

Kukuh Satrio (11200047), IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN LAPTOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI.

 

Analisis mengenai penjualan laptop di toko Dayacom apa yang sering dikunjungi atau didatangi pada waktu yang sama oleh konsumen dengan menggunakan aturan asosiasi dan algoritma apriori yang berfungsi untuk menemukan kombinasi yang mungkin terjadi. Kemudian, kombinasi tersebut akan diuji untuk melihat apakah memenuhi nilai ambang yang telah ditentukan melalui parameter minimum support dan minimum confidence. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memperoleh informasi mengenai pola belanja konsumen di toko laptop sehingga informasi tersebut dapat digunakan oleh pengelola gedung maupun penjual sebagai faktor yang perlu diperhatikan dalam menentukan promosi barang dan kebutuhan serta fasilitas apa saja yang perlu diselenggarakan untuk meningkatkan penjualan laptop.

 

Kata Kunci : ditentukan melalui parameter minimum support dan minimum confidence, Service Quality

KATA KUNCI

Data Mining,Algoritma Apriori

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

 

1. D. S. Purnia and A. I. Warnilah, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.

 

2. H. D. Hutahaean, B. Sinaga, and A. A. Rajagukguk, “Analisa Dan Perancangan Aplikasi Algoritma Apriori Untuk Korelasi Penjualan Produk ( Studi Kasus?: Apotik Diory Farma ),” JIPN(Journal of Informatics Pelita Nusantara), vol. 1, no. 1, pp. 7– 13, 2016.

 

3. E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1– 4, 2018.

 

4. H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform., no. 1, pp. 19–24, 2016.

 

5. M. B. Program et al., “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016.
6. R. T. Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer, 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2017.

 

7. I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, p. 671, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.

 

8. D. Y. Utami and N. Hikmah, “Implementasi Data Mining Menentukan Game Android Paling Diminati Dengan Algoritma Apriori,” vol. XXI, no. 1, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.

 

9. M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” None, vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.

10. A. A. Riyadi, “Analisis Pola Belanja Pengunjung Mal Dengan Algoritma Apriori,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, p. 195, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.886.

 

11. A. Haris, “Algoritma Apriori,” Https://Medium.Com, vol. 5, no. 1, pp. 42–46, 2016.

 

 

12. R. Nurjayadi and T. Kristiana, “Penerapan Association Rule Menggunakan

 

 

Algoritma,” vol. 4, no. September, pp. 205–214, 2019.

 

 

13. Sugiyono, “Sugiyono Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif,” Metod. Penelit. Kuantitatif Kualitatif, p. 6, 2009.