Implementasi Data Mining Penjualan Peralatan Badminton Dengan Menggunakan Metode Apriori

• RESHA DUWI ISMANTO

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Resha Duwi Ismanto (11170335) Implementasi Data Mining Penjualan Peralatan Badminton Dengan Menggunakan Metode Apriori

Penjualan peralatan badminton semakin diperlukan, dengan adanya kegiatan transaksi penjualan setiap hari data semakin lama akan semakin bertambah, untuk mengetahui jenis barang yang paling diminati diperlukan algoritma apriori. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Salah satu tahapan analisis pola terkait yang menarik perhatian banyak peneliti untuk mengembangkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi tinggi. Pentingnya asosiasi dapat dikenali dengan support dan confidence. Support adalah probabilitas konsumen akan membeli beberapa produk sekaligus dari jumlah transaksi, sedangkan confidence adalah kekuatan hubungan antar item dalam aturan asosiasi. Penentuan itemset yang digunakan adalah kombinasi 1, 2, dan 3 dengan support minimal 40% dan confidence minimal 70%. Algoritma apriori membantu mengembangkan strategi pemasaran.

KATA KUNCI

Algoritma Apriori,Data Mining,Penjualan

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] J. I. Tarigan, “BARANG TERLARIS ( STUDI KASUS : PT . INDOMARCO PRISMATAMA MEDAN ),” vol. 12, pp. 184–185, 2017.

[2] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan Data Mining using Apriori Algorithm for Product Recommendation for Customers,” vol. 7, no. July, pp. 103–108, 2019.

[3] I. Djamaludin et al., “Analisis pola pembelian konsumen pada transaksi penjualan menggunakan algoritma apriori,” vol. 8, no. 2, pp. 671–678, 2017.

[4] N. Adha, L. T. Sianturi, and E. R. Siagian, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN SABUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI (Studi Kasus : PT . Unilever),” vol. 12, pp. 219–223, 2017.

[5] T. Jurnal, S. Dan, R. Rayuwati, and K. Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian konsumen menggunakan metode Apriori (studi kasus : Kota Medan),” vol. 16, no. 1, pp. 69–82, 2020.

[6] U. B. Luhur, J. C. Raya, P. Utara, and J. Selatan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat 1,2,” vol. 7, no. 2, 2020.

[7] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. d, no. 1, pp. 9–20, 2018.

[8] F. A. Sianturi, T. Informatika, and S. Utara, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PENENTUAN TINGKAT,” vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018.

[9] M. A. Amri and S. W. Ningsih, “Penerapan Data Mining Penjualan Alat Tulis Kantor Menggunakan Algoritma Apriori Di Tiga Balata,” vol. 2, no. 3, pp. 138–146.

[10] A. Patombongi, “IMPLEMENTASI APLIKASI DATA MINING PADA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” vol. 2, no. 1, pp. 87–95, 2017.

[11] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2018.