IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE APRIORI DALAM MENENTUKAN POLA PEMILIHAN PENYEDIA MAKANAN DAN MINUMAN PADA BPPBJ PROVINSI DKI JAKARTA

• HARI PRAYOGA

---

ABSTRAK

 

ABSTRAK
Hari Prayoga (11207255), Implementasi Data Mining Dengan Metode Apriori
Dalam Menentukan Pola Pemilihan Penyedia Makanan Dan Minuman Pada
BPPBJ Provinsi DKI Jakarta. Persaingan didunia bisnis menuntut para pengusaha berpikir untuk menemukan suatu cara atau metode untuk meningkatkan transaksi pembelian barang yang dijual. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisa pola transaksi pembelian makanan dan minuman pada Badan Pelayanan Pengadaan Barang/Jasa Provinsi DKI Jakarta agar dapat meningkatkan penjualan para pelaku UMKM, sehingga sangat disayangkan jika tidak di analisa kembali. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu apriori untuk mengetahui hubungan pola frekuensi pemilihan penyedia yang paling sering dibeli. Pola asosiasi yang terbentuk dengan minimum nilai support 35% dan nilai minimum confidence 75% menghasilkan 3 aturan asosiasi. Algoritma apriori dapat digunakan instansi dalam menentukan penyedia makanan dan minuman dalam melakukan pembelian.”
Kata Kunci : Algoritma Apriori, Data mining, asosiasi
 

KATA KUNCI

Implementasi,Data Mining

---

DAFTAR PUSTAKA

 

DAFTAR PUSTAKA [1] H Laoly Yasonna, Peraturan Presiden Nomor 12 Tahun 2021. Jakarta, 2021, pp. 1–90. [2] M. Andi, “UU Nomor 20 Tahun 2008,” no. 1, 2008. [3] M. R. Ralph Kimball, The Data Warehouse Toolkit. 2013. [4] O. Pahlevi, A. Sugandi, and I. D. Sintawati, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam Pengendalian Kualitas Produk,” Sinkron, vol. 3, no. 1, pp. 272–278, 2018. [5] 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. [6] N. Hadinata and K. Kurniawan, “Analisis Pola Pembelian Produk Makanan Ringan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan
Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 1 –7, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.623. [7] U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32648. [8] S. B. Rahardjo and A. S. Wiyanto, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Jumlah,” vol. 23, no. 2, pp. 12–20, 2016. [9] N. Aulia, Indra, and N. Nur, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Obat di Rumah Sakit,”
J. Comput. Inf. Syst. ( J-CIS ), vol. 4, no. 2, pp. 19–29, 2021, doi: 10.31605/jcis.v4i2.1259. [10] R. Nofitri and N. Irawati, “Analisis Data Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365. [11] J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482. [12] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar
66 Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17. [13] D. Aprilia C, D. Aji Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, “Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner,” p. 139, 2013. [14] Febrianti dan Suryadi, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Apriori,”
J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 9986, no. September, pp. 1 –4, 2018. [15] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 4, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938. [16] F. Yusup, “Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif,” J.
Tarb. J. Ilm. Kependidikan, vol. 7, no. 1, pp. 17–23, 2018, doi: 10.18592/tarbiyah.v7i1.2100.