Penerapan Data Mining Dengan Menggunakan Market Basket Analysis Dan Association Rules DI Apotek X (original) (raw)
Related papers
Journal of Information System Research (JOSH), 2020
Data mining adalah metode untuk mencari informasi yang sebelumnya tidak diketahui dari database besar. Informasi penting yang ditemukan berharga dan bermanfaat untuk membuat keputusan. Informasi yang diperoleh harus tepat dan akurat karena sangat berpengaruh dalam pengambilan keputusan serta hasil keputusan, begitu juga informasi yang diperlukan oleh Minimarket 212 Mart Taman Carina Batam. Minimarket terletak dekat dengan perumahan penduduk dan sekolah. Semakin banyaknya pesaing membuat Minimarket 212 Mart memerlukan analisis untuk mengetahui kebiasaan pembelian konsumen yang nantinya akan berguna untuk mengatur tata letak toko, dan membuat persediaan produk efisien agar transaksi penjualan berjalan dengan lancar juga meningkatkan hasil penjualan di minimarket. Teknik asosiation rules dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan produk yang dibeli konsumen pada saat bersamaan untuk mengetahui kebiasaan pembelian konsumen. Penelitian ini berhasil menemukan kombinasi produk yang saling terkait yang memiliki nilai support dan confidence tertinggi pada kombinasi Snack,Baverage,Breakfast Food yang memiliki nilai support 26,7% dan confidence 100%.
2011
The Mining of the association rules are used to find the rules of the association between a combination of items, to detect a collection of attributes that occur together in the often frequency, and establish some rules of the multitudes. Extracting a single association rules, measuring the quality of the generated rules are usually based on a single evaluation criterion alone, that’s confidence factor / predictive accuracy. In this case, the researchers want to know what the difference could affect the outcome from the process of Data Mining. Is there a process of the difference of natural, cultural, temperature or any other so-called parameters or abstract fields that can’t be written in much detail for a database. On the basis of production’s data system used in this Giant MOG to record data and generalizations or by any other name OLAP (On-line Analytical Processing). The database is already displaying processed data specifications, that will be research as well. Association for...
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
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...
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...
2020
The high consumer demand for goods needs at the 212 Mart Tanjung uban supermarket, making transaction data tend to increase every day. Transaction data can be processed using the association rule method via the frequent pattern-growth algorithm found in data mining. In this research, a search for association rules is based on the connectedness of product categories using the method of fp growth algorithm in data mining. The data used in this research are transaction data of products purchased by consumers at 212 Mart Tanjung Uban supermarkets in November 2018-January 2019. The test is done twice, by entering a min support value of 10% and a min confidence value of 50% in the first test, and a min support value of 20% min confidence value of 50% in the second test. Then get the results of the association rule.
2016
Data transaksi penting untuk semua superstore sehingga dapat tetap eksis dalam persaingan bisnis, superstore<br> yang mampu menganalisis data transaksinya dengan baik itulah yang akan memegang pasar. Data mining<br> membantu para pembisnis baik pemilik superstore ataupun bisnis lainnya. Data mining dengan teknik asosiasi<br> menggunakan algoritma apriori dengan atribut yang digunakan RowID, OrderID, Order Date, Order Priority,<br> Order Quantity, Sales, Discount, Ship Mode, Profit, Unit Price, Shipping Cost, Customer Name, Province,<br> Region, Customer Segment, Product Category, Product Sub-Category, Product Name, Product Container,<br> Product Base Margin, Ship Date.<br>
Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Dengan Market Basket Analysis
2021
Tingginya persaingan dunia bisnis akhir-akhir ini membuat pelaku usaha harus memiliki strategi yang tepat untuk meningkatkan pemasaran dan penjualan produk mereka, salah satunya adalah dengan menentukan pola penjualan. Namun seiring banyaknya data transaksi penjualan yang dilakukan setiap hari, membuat pelaku usaha kesulitan dalam menganalisis pola penjualan. Untuk itu, diperlukan metode yang tepat dalam menentukan pola penjualan dari seluruh data transaksi yang jumlahnya banyak tersebut, salah satunya menggunakan metode Market Basket Analysis sehingga mempermudah dalam mengekstrak dan menemukan informasi baru di dalamnya. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan para konsumen yang didukung dengan metode Market Basket Analysis, maka dapat ditentukan taktik pemasaran yang tepat bagi pelaku usaha sehingga dapat meningkatkan hasil penjualan.
2018
Toko Ridho Ibu merupakan toko serba ada (toserba). Data penjualan di Toko Ridho Ibu selama ini tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Data penjualan yang semakin besar serta dikaikan dengan tingkah laku pembeli yang selalu berubah-ubah menuntut diciptakannya suatu teknologi yang mampu memenuhi kebutuhan tersebut. Teknologi yang dapat menangani jumlah data yang besar adalah data mining dengan teknik association rule. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitan ini adalah metode waterfall. Dari penelitian ini dihasilkan, aplikasi business analytic dengan bahasa pemrograman Java dan database MySql untuk menunjang implementasi data mining metode association rule algoritma apriori pada database transaksi penjualan. Penerapan Algoritma Apriori dalam menentukan frekuensi tinggi itemset serta memprediksi persediaan barang di waktu yang akan datang dihasilkan proses ass...