IMPLEMENTASI CRISP-DM MODEL MENGGUNAKAN ALGORITMA A-PRIORI SEBAGAI KONTROL PERSEDIAAN BARANG PADA TOKO CAHAYA MELATI

• SUSWANTO

---

ABSTRAK

 

ABSTRAK
Suswanto (11212153), Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan
Algoritma A-Priori Sebagai Kontrol Persediaan Barang Pada Toko Cahaya
Melati
Toko Cahaya Melati adalah sebuah mini market yang ada di Cikarang. Toko ini
memiliki kesulitan dalam penempatan dan kontrol persediaan barang, karena banyak
jenis barang yang berada ditoko tersebut, menjadi kurang teraturnya posisi barang pada
rak, yang mengakibatkan terkadang ada barang yang dicari oleh karyawan tapi malah
tidak di temukan di bagian rak, atau bahkan barang yang di cari sudah habis stok tanpa
sepengetahuan penjual yang berdampak pada kurang baik terhadap pelayanan kepada
pembeli. Pada penelitian ini bermaksud menerapkan algoritma apriori pada transaksi penjualan
di Toko Cahaya Melati guna memecahkan permasalahan-permasalahan tersebut. Metode
penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu CRISP-DM yang terdiri dari ,
bussines understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation,
dan deployment. Sedangkan metode pengumpulan data pada penelitian ini meliputi,
observation, interview, dan Library research. Data yang digunakan dalam penelitian
ini adalah data transaksi penjualan pada bulan februari hingga maret 2022 dengan
total transaksi sebanyak 217. Hasil pemodelan association rule dengan algoritma
apriori menggunakan nilai support 0.60 dan nilai confidence 1.0 diperoleh aturan
asosiasi 2 kombinasi itemsets tertinggi yaitu pelanggan yang membeli Blue Band
200gr pasti membeli Cheese Snack dengan Support 64% dan Confidence 100%,
sedangkan nilai tertinggi pada 3 kombinasi itemsets adalah pelanggan yang membeli
Indomie Goreng Kriuk Bawang dan Blue Band 200gr pasti membeli Cheese Snack
dengan Support 57% dan Confidence 100%. Rekomendasi untuk kontrol persediaan
barang disarankan mengikuti pola lampiran hasil asosiasi.
Kata Kunci: Apriori, association rules, Toko Cahaya Melati
 

KATA KUNCI

Implementasi,Algoritma Apriori

---

DAFTAR PUSTAKA

 

DAFTAR PUSTAKA [1] G. Abdurrahman, “Analisis Aturan Asosiasi Data Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori,” Sist. Teknol. Inf. Indones. , vol. 2, no. 2, pp. 100–111, 2017. [2] P. Sagara and L. Wiru, “Putri sagara lingga wiru denta nim?: 19161394,” 2020. [3] D. Matovani and K. Hadiono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Membantu Proses Persediaan Barang,” J. Din. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 53– 59, 2018, doi: 10.35315/informatika.v10i2.8133. [4] B. P. T.P and R. D. Indah Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca Di Kota Malang Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser Tree (Id3),” vol. 2, 2017. [5] L. Kurniawati, A. E. Kusuma, and B. Dewansyah, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan Spare Part Compressor,” Comput. Eng.
Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, p. 6, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11303. [6] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200. [7] N. Normah, B. Rifai, and P. Sari, “Algoritma Apriori Sebagai Solusi Kontrol Persediaan Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta,”
Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 2, pp. 161 –168, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.6530. [8] M. Badrul, “Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan.,” J. Pilar Nusa Mandiri, pp. 121–129, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266. [9] N. . Drs.Alam S., “Ekonomi untuk SMA dan MA kelas XII,” 2018. [10] S. Suyanto, “Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Informatika,” 2017. [11] K. & Luthfi, “Algoritma Data Mining,” Yogyakarta, 2019. [12] D. . Larose, “Discovering knowledge in data: an introduction to data mining.,”
New Jersey John Wiley Sons. , 2020. [13] V. Wu, X., & Kumar, “The top ten algorithms in data mining.,” no. Boca Raton: CRC Press., 2019. [14] H. Santoso, “Data Mining Penyusunan Buku Perpustakaan Daerah Lombok Barat Menggunakan Algoritma Apriori,” Semin. Nas. TIK Dan Ilmu Sos., pp. 25–35, 2017. [15] H. D. Yanto, R., & Kesuma, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” JATISI
(Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi), vol. 4(1), pp. 1 –10, 2018, [Online].
38
38 Available: https://doi.org/10.35957/jatisi.v4i1.83. [16] F. N. Srikanti, E., Yansi, R. F., Norhavina, Permana, I., & Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Aturan Asosiasi pada Data Peminjaman Buku di Perpustakaan.,” J. Ilm. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4(1), pp. 77–80, 2018. [17] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200. [18] Muhammad Arhami dan Muhammad Nasir, “DATA MINING Algoritma dan Implementasi.,” Yogyakarta ANDI, 2020. [19] Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, kualitatif dan R&D,” Bandung Alf., 2018. [20] M. Ningtyas, “Bab III - Metode Penelitian Metode Penelitian,” Metod.
Penelit., pp. 32–41, 20014. [21] M. Fitriani, G. F. Nama, and M. Mardiana, “Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Apriori Pada Data Peminjaman Buku UPT Perpustakaan Universitas Lampung Menggunakan Metodologi CRISP-DM,” J. Inform. dan
Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2263. [22] A. Solihin, “Bab III – Metode Penelitian,” Depok, 2019