Metode Market Basket Analysis menggunakan Algoritma Pincer Search untuk Sistem Pembantu Pengambilan Keputusan (original) (raw)
Related papers
Jurnal Real Riset
Cerry Mart merupakan swalayan yang bergerak dibidang penjualan kebutuhan pokok yang memiliki sistem seperti pada swalayan umumnya. Market basket analisis adalah suatu metodelogi untuk melakukan analisis Buying Habit (kebiasaan) konsumen dengan menemukan asosiasi antar beberapa item yang berbeda, yang diletakkan konsumen dalam Shopping Basket (keranjang belanja) yang dibeli pada suatu transaksi tertentu. Tujuan dari analisis adalah untuk mengetahui produk-produk mana yang mungkin akan dibeli secara bersamaan. Algoritma apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menghasilkan Association Rule, dengan pola “if-then” atau “jika-maka”. market basket analysis merupakan salah satu teknik dari data mining yang mempelajari tentang perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli produk secara bersamaan dalam suatu waktu, algoritma ini untuk menghasilkan pola pembelian konsumen yang sering terjadi dan produk yang paling sering dibeli berdasarkan data transaksi pada swalayan cerry mart. Tujuan d...
Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen
Abstrak Pada saat sekarang ini data tidak dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari dan merupakan salah satu sumber daya yang sangat berharga. Data-data yang terlibat dalam setiap transaksi penjualan pada toko bangunan sangat lan banyak, sehingga terjadilah tumpukan data yang dibiarkan saja. Untuk itu digunakanlah metode market basket analysis untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi yang nanti menghasilkan rule-rule yang sangat berguna untuk memberi informasi kepada toko bangunan tentang barang-barang yang laris terjual serta barang-barang yang jarang dibutuhkan oleh konsumen. Hasil akhir yang diperoleh dari penelitian ini nanti adalah pihak toko bangunan dapat mengetahui pola beli konsumen dan juga mengetahui barang yang laris dijual. Selain itu juga untuk meningkatkan pelayanan dan meningkatkan penjualan. Kata Kunci : data mining, market basket analysis, pola beli konsumen, toko bangunan
2017
Winkel adalah salah satu perusahaan yang bergerak di bidang retail. Transaksi penjualan harian yang berlangsung di minimarket yang berlokasi di jalan Ujung Rel kota Bula Kabupaten Seram Bagian Timur, Maluku ini sangat banyak, hal ini menyebabkan terjadinya penumpukan data sehingga data-data tersebut seringkali dibuang. Oleh karena itu, owner ingin agar data tersebut dapat diolah dan menghasilkan pengetahuan yang dapat digunakan sebagai strategi penjualan di minimarket Winkel. Penelitian akan dilakukan menggunakan metodologi analisa data, preprocessing, pengolahan data menggunakan WEKA, penentuan strategi implementasi, implementasi, membandingkan hasil transaksi sebelum dan setelah implementasi. Hasil yang di dapat dari penelitian serta implementasi ini adalah dari tiga strategi penjualan yang telah di implementasi maka dapat disimpulkan bahwa hanya satu strategi penjualan yang sukses meningkatkan jumlah penjualan, yaitu strategi memaketkan Aqua Air Mineral 600ml dengan Alpenliebe Ra...
2018
Memasuki masa transisi dari PTN BLU menjadi PTN BH, melalui KPRI ITS, ITS membuka minimarket yang mengusung nama K1 Mart ITS pada tahun 2015. Sebagai bisnis baru tentunya K1 Mart ITS membutuhkan strategi pemasaran yang tepat untuk dapat menarik banyak konsumen, salah satunya dengan memperhatikan pola barang yang dibeli oleh konsumen yang dapat diketahui dengan market basket analysis. Market basket analysis merupakan salah satu penggunaan teknik asosiasi yang digunakan untuk menemukan kelompok-kelompok barang yang terjadi secara bersamaan dalam suatu transaksi. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Apriori, Fuzzy c-Covering, dan Association Rules Networks. Apriori menggunakan frequent itemsets dalam keseluruhan transaksi untuk menemukan pola pembelian konsumen tanpa memperhatikan hubungan tiap item dalam tiap transaksi, berbeda dengan algoritma Fuzzy c-Covering yang bekerja berdasarkan persepsi bahwa semakin banyak item yang dibeli dalam suatu transaksi, maka hubungan a...
Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, 2022
Pada era teknologi sekarang hampir semua bisnis ritel sudah menggunakan teknologi Point of Sale (PoS), dimana semua transaksi di rekap dalam sebuah database sistem. Data yang disimpan di dalam database dapat diolah untuk meningkatkan penjualan. Dengan mengetahui asosiasi data penjualan, aplikasi dapat memberikan rekomendasi produk yang memungkinkan pelanggan untuk membeli rekomendasi produk tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola asosiasi yang terdapat pada sebuah toko yang sudah menerapkan teknologi PoS. Apabila pola asosiasi tersebut membentuk keterhubungan produk yang relevan dan mendatangkan keuntungan lebih maka metode yang di usulkan akan di terapkan pada aplikasi toko. Algoritma Apriori dapat menemukan pola hubungan produk antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. Hanya saja Algoritma Apriori memiliki kelemahan dalam performa. Penerapan algoritma apriori dapat memperlambat akses transaksi, sehingga perlu pengkajian lebih dalam tentang kebermanfaatan pola asosiasi ini. Pada penelitian ini pola asosiasi dianalisis apakah berpengaruh terhadap peningkatan penjualan. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa pola asosiasi memiliki peran penting dalam peningkatan penjualan. Didapatkan rata-rata asosiasi dengan nilai confidence tertinggi terjadi pada bulan maret, yaitu 0.61 dengan nilai minimal support 0.003. Hal ini sesuai dengan hasil penjualan tertinggi, yaitu sebesar Rp. 295.509.934 pada bulan maret, tahun 2021. Berdasarkan penelitian ini maka penggunaan algoritma apriori pada aplikasi POS perlu diterapkan.
Rancang Bangun Perangkat Lunak E-Commerce Menggunakan Metode Market Basket Analysis
Media Informatika, 2019
Dengan adanya revolusi industri 4.0, persaingan bisnis semakin ketat khususnya dari sisi proses bisnis promosi, penjualan, dan transaksi. Sebuah sistem sangat diperlukan untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing industri melalui media internet atau sering disebut E-Commerce.Industri handmade di Indonesia masih kurang berkembang dalam hal pemasaran barang-barang yang telah diproduksi dikarenakan kurangnya penyebaran informasi kepada masyarakat. Kebanyakan proses transaksi jual beli berupa mekanisme penjualan yang berjalan sekarang masih konvensional sehingga menyebabkan pangsa pasar terbatas. Dengan adanya perangkat lunak E-Commerce berbasis Market Basket Analysis, diharapkankualitas pelayanan kepada pelanggan khususnya dalam memberikan informasi pilihan produk sekaligus meningkatkan proses promosi dan pemasaran produk handmade kepada masyarakat.
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
Culture Coffee MSME is one of the MSMEs engaged in the culinary field and is experiencing business competition. A marketing strategy is needed with the right decision-making process so that the business can survive and excel. UMKM Culture Coffee uses a point of sales application to accommodate the transaction process and record transactions. Historical customer data can be processed into a basis for decision making for marketing strategies that effectively increase sales. However, the transaction data has not been used optimally. There is a need to analyze historical customer data that can generate information to form marketing strategies. Market Basket Analysis (MBA) is one of the methods in data mining used in knowing products that tend to be purchased together by customers known as Association Rule. Association rules produce products in the form of packages or bundling which are used as marketing strategies. The marketing strategy obtained is supported by data visualization whic...
2020
Metode Market Basket Analysis dapat digunakan untuk menganalisa pola belanja konsumen. Dengan memanfaatkan data yang kemudian diolah untuk mendapatkan informasi dari kumpulan data transaksi tersebut. TB. Menara adalah bisnis usaha yang bergerak pada bidang penjualan bahan bangunan. Toko ini belum mengetahui pola belanja pada keranjang belanja konsumen. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma hash-based karena algoritma ini mengurangi jumlah kandidat itemset pada awal. Hasil penelitian ini yaitu di temukan 2 Frequent itemset yaitu asbes, karet asbes, paku payung dengan support 93 dan keramik, semen holcim, semen nat keramik dengan support 75. Association rules yang terbentuk yaitu ketika membeli karet asbes maka membeli asbes confidence 96%. Ketika membeli karet asbes maka membeli paku payung confidence 93%. Ketika membeli asbes dan karet asbes maka membeli paku payung confidence 93%. Ketika membeli asbes dan paku payung maka membeli karet asbes confidence 96%. Ketika membeli paku p...
Jurnal SAINTEKOM
Jakarta is one of the culinary attractions, many tourist attractions every year become creative in business. One of them is a cafe. Cafe Ruang Temu has sales transaction data but is not used to see associations between one product and another. In this case there needs to be a system for finding menu combinations by processing sales transactions. One of the data mining techniques is association rule or Market Basket Analysis (MBA) with apriori algorithm. Apriori algorithm aims to produce association rules to form menu combinations. The sales dataset for January 2019 to July 2019 is determined by the minimum support and minimum confidence values that have been set.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2021
Data Mining is the process of extracting information or something interesting from the data in the database so as to produce valuable information using techniques such as clustering, estimation, description, and others. Based on observations at AB Mart, there were 44 product items whose data was not revealed. This problem will be solved using data mining analysis. The purpose of this research is to apply market basket analysis to the sale of goods at AB Mart with the a priori algorithm. This research uses a clear structure of the framework, namely problem identification, literature study, data collection, calculation & analysis of association rules with a priori algorithm, forming association rules and making reports. The results of the sales transaction of AB Mart in August resulted in or generated relationships between shopping product items where the% purchase of Pepsodent was 115%, Frisian Flag 96%, Sugar 96%, Indomilk 93%, and Nasi Jempol 91%. The conclusion of this research is...