ANALISA MINAT PELANGGAN TERHADAP PRODUK SKINCARE NINADEPOK DENGAN ALGORITMA APRIORI

• UTARY UMMI AMELYA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Utary Ummi Amelya (11182327), ANALISA MINAT PELANGGAN TERHADAP PRODUK SKINCARE MSGLOWSKINCARE_NINA DEPOK DENGAN ALGORITMA APRIORI.

Menentukan minat dari customer dan produk yang banyak terjual pada produk tersebut. Msglow sendiri juga tidak hanya fokus pada skincare kulit wajah saja, melainkan terdapat produk bodycare dan cosmetic. Terdapat penjualan selama 1 tahun pada toko MsglowSkincare_Nina Depok yang belum diketahui barang apa saja yang banyak terjual pada 1 tahun tersebut dan barang apa saja yang dibeli secara bersamaan . Metode yang diterapkan pada data mining ini menggunakan metode Assosication Rulues dalam mencari keterkaitan dan banyak produk yang terjual dengan menggunakan Algoritama Apriori . Pengambilan keputusan dengan metode Apriori membutuhkan database dari toko terkait untuk mencari itemset tertinggi dari suatu database. Hasil dari penelitian dengan menggunakan algoritma apriori untuk mengetahui produk yang minatnya paling banyak terjual oleh konsumen dalam melakukan pembelian produk yang telah di analisis dapat ditemukan setelah menggunakan perbandingan yang telah ditentukan pada minimum Support dan minimum Confidence yang berbeda berdasarkan data penjualan yang ada. Pada nilai minimum Supprot yaitu 8% dan Confidence 60% menghasilkan sepuluh auran asosiasi. Salah satu contohnya yaitu jika membeli Acne Series maka 67% (Kepastian customer dalam membeli item) akan membeli Whitening Series. Dari data yang dihasilkan pada aturan yang diperoleh, dapat ditemukan produkapa saja yang sering dibeli atau diminati secara bersamaan oleh setiap customer. Laporan ini dapat membantu pihak pemilik toko dalam persedian stok, agar tidak terjadi kehabisan produk jika customer ingin membeli.

Kata Kunci : Association rules, Algoritma Apriori, Minat Beli, Confidence, Support, Konsumen.

KATA KUNCI

Algoritma Apriori

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] C. Juliano, G. Antonio, D. Kimia, U. Sassari, and V. M. A, “Bahan Fungsional Kosmetik dari Botanical,” vol. 10, pp. 5–10, 2018, doi: 10.3390/kosmetik5010019.

[2] M. Ammah, T. Sudarwanto, P. T. Niaga, F. Ekonomi, and U. N. Surabaya, “Pengaruh citra merk terhadap keputusan pembelian melalui testimoni pada klinik kecantikan msglow disurabaya,” vol. 10, no. 1, pp. 1600–1609, 2022.

[3] S. K. Mutoi, Amril Siregar, S.Kom. Dan Puspabhuana, Adam, DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. 2017.

[4] A. P. Natasuwarna, “Tantangan menghadapi era revolusi 4.0 - Big data and data mining,” Semin. Nas. Has. Pengabdi. Kpd. Masy., pp. 23–27, 2019.

[5] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.

[6] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.

[7] S. Sari, Arum, Yuita?; Adinugroho, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka. UB Press, 2018. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=p91qDwAAQBAJ&oi=fn d&pg=PR5&dq=fungsi+dasar+data+mining&ots=os3shHmYAo&sig=WE 1Ohvak9o7gzhl8DChO7UW8jvw&redir_esc=y#v=onepage&q=fungsi dasar data mining&f=false

[8] Sofyan, “Implementation of Data Mining with Association Rule in Decision Making for Product Purchase Correlation Using the Apriori Algorithm,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.

[9] 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.

[10] F. Nurchalifatun, “Penerapan Metode Asosiasi Data Mining Menggunakan,” Data Min., 2017.

[11] M. Duggan, D. R. Roderick, and J. Sieburg, “Data bases,” Proc. 1970 25th Annu. Conf. Comput. Cris. How Comput. are Shap. our Futur. ACM 1970, pp. 1–7, 2017, doi: 10.1145/1147282.1147284. 115

[12] S. Budiman, “Data Mining Apriori,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., 2017.

[13] M. Miftakhur Rokhman, S. Adi Wibowo, Y. Agus Pranoto, and K. Ardi Widodo, “PELATIHAN PEMANFAATAN MICROSOFT OFFICE PADA STAF PENGAJAR DI SMPLBN (Sekolah Menengah Pertama Luar Biasa Negeri) KOTA MALANG,” J. Mnemon., vol. 1, no. 1, pp. 4–9, 2018, doi: 10.36040/mnemonic.v1i1.12.

[14] H. Suroyo, “Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan Machine Learning dengan Aplikasi Orange Data Mining Untuk Menentukan Jenis Buah Mangga,” Sainteks, pp. 343–347, 2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas-sainteks2019.html

[15] H. Mulyani, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Barang (Studi Kasus: Toko Isna Kabupaten Bintan),” J. Bangkit Indones., vol. 7, no. 1, p. 15, 2018, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v7i1.82.

[16] W. Warisa, S. Aminah, and K. Karmila, “Studi Kasus Penjualan Kosmetik Menggunakan Metode Association Rule (Apriori),” Technol. J. Ilm., vol. 12, no. 4, p. 218, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i4.5630.

[17] F. A. K. Wardani and T. Kristiana, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Kosmetik Pada PT. Natural Nusantara Menggunakan Algoritma Apriori,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 1, pp. 85–90, 2020, doi: 10.31294/p.v22i1.6520.