PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo) (original) (raw)
Related papers
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI TERHADAP DATA PENJUALAN DI APOTEK SAHABAT SEHAT BOGOR
Abstrak-Algoritma Apriori dengan mencari hasil yang memenuhi nilai minimal support 50% dari hasil perhitungan dan nilai confidence, dimana hasil perhitungan bisa menentukan hasil dari data obat yang akan keluar/terjual secara bersamaan dalam satu transaksi. Setelahnya akan dilakukan implementasi data menggunakan software RapidMiner.
ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUALAN DI SUPERMARKET
Abstrak Proses kegiatan penjualan pada supermarket berjalan terus dan begitu juga data yang dihasilkan semakin lama maka akan semakin bertambah. Data-data penjualan yang semakin lama maka akan semakin besar tidak akan berguna dan bermanfaat jika dibiarkan begitu saja. Supaya data tersebut data berguna maka maka perlu di olah dengan suatu algoritma tertentu. Algoritma apriori merupakan bagian dari data mining yaitu kegiatan pengumpulan data dan pemakaian data yang lama untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam suatu data. Keluaran dari algoritma ini adalah bisa membantu dalam memperbaikin pengambilan keputusan dimasa yang akan datang.Salah satu manfaat dari pengambilan keputusan ini adalah penyusunan katalog produk pada supermarket seperti produk yang paling banyak terjual diletakkan ditempat yang mudah dicari dan begitu juga dengan produk yang sering diterjual secara bersamaan maka produk tersebut perlu diletakkan pada tempat yang sama.
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA, 2018
Toko Buku Gramedia merupakan salah satu perusahaan besar yang bergerak dibidang ritel yang mana perusahaan ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan konsumen dan dituntut untuk mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi penjualan. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersimpan dalam database, pihak manajemen dapat mengetahui kebiasaan pelanggan atau perilaku pelanggan mengenai apa saja buku yang sering dibeli. Cara mengetahui buku-buku yang dibeli secara bersamaan, dapat digunakan association rule (aturan asosiasi), yaitu teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item. Proses pencarian asosiasi menggunakan bantuan algoritma apriori untuk menghasilkan pola kombinasi item dan rules sebagai ilmu pengetahuan dan informasi penting dari data transaksi penjualan. Hasil penelitian ini berupa aplikasi untuk menganalisa pola belanja yang mana pola yang dihasilkan dapat dijadikan rekomendasi dalam menentukan strategi penjualan oleh pihak Gramedia.
ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PERUSAHAAN RETAIL
The vacancy stock of one product that happen when the customers are purchasing more than one item at the same time is as a result from lacking information of the customers shopping habit. Therefore, information extraction on data transaction through Association Rule Mining technique is necessarily needed in order to find out what products are usually bought at the same time by the customers. Association rule mining is also called the Market Basket Analysis. Algorithms which is used in Association Rule Mining in this study is Apriori Algorithm. The products combination is based on minimum support value, minimum confidence value, and sales transaction data range. One of the resulting information is if the customers buy 25 kilograms of Cakra Kembar then they would buy 25 kilograms of Segitiga Biru with support value 11.76 % and confidence value 43.24 %. Based on some test results, it can be seen that the minimum support value affected the number of frequent item set which is generated. The minimum support value and minimum confidence value affected the time process of system in the information extraction. Sering terjadinya kekosongan salah satu stok barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan merupakan akibat dari tidak adanya informasi mengenai kebiasaan belanja pelanggan. Sehingga perlu dilakukan penggalian informasi pada data transaksi dengan teknik association rule mining (aturan asosiasi) untuk mengetahui barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. association rule mining juga sering dinamakan market basket analysis (analisis keranjang belanja). Algoritma yang digunakan dalam association rule mining pada penelitian ini adalah algoritma apriori. Kombinasi barang dicari berdasarkan nilai minimum support, nilai minimum confidence, dan rentang data transaksi penjualan yang dimasukan. Salah satu informasi yang dihasilkan adalah Jika membeli Cakra Kembar 25 Kg maka akan membeli Segitiga Biru 25 Kg dengan nilai support 11,76 % dan nilai confidence 43,24 %. Berdasarkan beberapa hasil uji coba dapat diketahui bahwa nilai minimum support yang dimasukan mempengaruhi banyak frequent itemset yang dihasilkan. Nilai minimum support dan minimum confidence yang dimasukan mempengaruhi waktu proses sistem dalam penggalian informasi.
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KASUS ASOSIASI PADA DATA PENJUALAN TOKO KELONTONG X
Persaingan dunia dagang saat ini telah mencapai masa yang luar biasa. Bukan lagi mengikuti perkembangan para konsumen saja yang harus dilakukan saat ini, namun juga sudah merambah ke arah prediksi masa depan tentang apa dan bagaimana penjualan di masa mendatang bisa dioptimalkan hasilnya. Seorang manager sebuah perusahaan atau badan usaha yang bergerak di bidang perdagangan dituntut untuk bisa mengerti kebutuhan konsumen dan bagaimana cara melayani konsumen secara maksimal tanpa pernah sekalipun membiarkan konsumen merasa kecewa atas pelayanan yang kurang memuaskan atau bahkan kecewa karena barang yang dibutuhkan justru tidak ada. Kekurangan dan kesalahan sedikit saja saat ini dapat menyebabkan konsumen beralih. Oleh sebab itu, saat ini berbagai cara dilakukan untuk dapat melihat bagaimana perilaku konsumen melalui data-data yang telah ada untuk kemudian memprediksi perilaku mereka dikemudian hari. Hal ini bertujuan untuk mencegah adanya kesalahan dan kekurangan dalam pelayanan dan penyediaan barang di masa yang akan datang yang juga akan sekaligus meningkatkan kinerja pelayanan terhadap konsumen. Untuk itulah data mining diperlukan. Data mining merupakan cabang ilmu pengetahuan yang berguna untuk memilah-milah data demi mendapatkan informasi dari sekumpulan data yang tanpa sebuah perhitungan akan bermakna sia-sia belaka. Salah satu dari cabang ilmu data mining adalah kasus Asosiasi, dimana Asosiasi adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Aturan asosiasi ini sangat cocok untuk diterapkan dalam perdagangan sebagaimana kasus yang penulis ambil kali ini yaitu analisa data belanja konsumen pada Toko Kelontong X. Dengan asosiasi, hubungan antara item-item yang dibeli pelanggan dapat didapatkan secara rinci.
2011
The market share of Honda motorcycles in Indonesia has decreased. Even the top position in terms of motorcycle sales have for years held by Honda recently displaced by Yamaha. One of the causes that influence the decline in market share of Honda motorcycles is the decline in buying interest of consumers that become customers of Honda motorcycles to make a purchase again. In addition, a new motorcycle consumers are also less interested in buying Honda motorcycles.. This can be influenced by factors that are less effective promotions, the price is more expensive than the price offered by competitors, quality products that are still many shortcomings and also after-sales service which failed to give satisfaction to customers is an important factor that must be considered by the manufacturer Honda. This study uses multiple regression analysis with SPSS version 17.0. To get good estimation and interpretation of this study, the samples determined by 80 respondents. The sampling technique used in this research is by using purposive sampling. So the sample used is 80 students of the Faculty of Economics, University of Diponegoro in Semarang who had purchased Honda motorcycles produced over the year 2008 and is still produced. The research proves that the three independent variables are price, product quality and after sales service has a positive and significant influence on the dependent variable is the Honda motorcycle purchase decision. While one independent variable is the promotion does not have a significant effect for the respondent in determining the decision to buy Honda motorcycle. The test results of multiple regression showed that all independent variables (promotion, product quality, price and after-sales service) positive effect on purchasing decisions. The biggest positive influence on purchase decisions of Honda motorcycles in the Faculty of Economics, University of Diponegoro in Semarang is on a variable after-sales service with a coefficient 0.300, followed by variable rates with a coefficient of 0.294, then the variable quality of the product with a coefficient of 0.263, while the most influential variable low promotion variable with coefficient of 0.028.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PENENTUAN TINGKAT PESANAN
Business in the business world, especially in the increasingly difficult printing world, requires developers to find strategies to increase orders for molded products. More and more daily order data can be utilized to develop a marketing strategy if processed correctly. Printing items, the longer the order increases. To find out the most orders required a priori algorithm to be able to know and with the help of tools tanagra, the product with the most orders can be known. Algorithm a priori including the type of association rules on data mining. One phase of association analysis that attracts many researchers to produce an efficient algorithm is the analysis of frequent pattern mining. The importance of an association can be identified by two benchmarks, namely: support and confidence. Support is the percentage of combinations of items in the database, whereas confidence is a strong inter-item relationship in association rules. ABSTRAK Persaiangan dalam dunia bisnis khususnya dalam dunia percetakan yang semakin sulit, menuntut para pengembang untuk menemukan strategi untuk dapat meningkatkan pesanan produk cetakan yang dipesan. Data pesanan yang semakin banyak setiap harinya dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan strategi pemasaran jika diolah dengan benar. Barang-barang percetakan, semakin lama semakin meningkat sesuai dengan pesanan. Untuk mengetahui pesanan terbanyak diperlukan algoritma apriori untuk dapat mengetahuinya dan dengan bantuan tools tanagra, produk dengan pesanan terbanyak dapat diketahui.Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frequensi tinggi (frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi.
Jurnal Ilmiah Realtech
Karyawan Rumah Sakit Umum Gunung Maria Tomohon (RSUGMT) melakukan pengambilan barang di ruangan Logistik menggunakan alat bantu troli dan keranjang barang. Troli tersebut tidak dapat difungsikan di tangga, sehingga untuk memindahkan barang seperti Galon Aqua untuk melewati tangga tanpa menggunakan alat bantu, cara kerja tersebut merupakan carakerja yang salah, begitu juga dengan menggunakan keranjang barang yang sudah terlalu berat, Sehingga mengakibatkan terjadinya rasa sakit pada bagian tubuh. Laporan Kerja Praktek inihanya sampai pada Usulan Desain Alat Bantu Troli Barang. Dengan menggunakan dua kuisioner, kuisioner Tingkat Keluhan untuk mengetahui Tingkat keluhan dari para karyawan dan Kuisioner Nordic Body Map (NBM) untuk mengetahui bagian tubuh yang merasa sakit (30 Karyawan/Keponden). 96.67% karyawan pernah merasa sakit saat melakukan pengambilan barang, 83.33% karyawan perempuan meminta bantuan kepada karyawan laki-laki untuk memindahkan barang dari ruangan Logistik, 70% kar...
Explore-the Journal of Science and Healing, 2021
Toko Kanaya Rooftop Garden merupakan sebuah usaha milik perseorangan yang menyediakan segala kebutuhan hewan seperti makanan, vitamin, obat-obatan dan perlengkapan lainnya khususnya untuk hewan kucing dan kelinci. Seiring dengan bertambah banyaknya data transaksi penjualan produk dari waktu ke waktu maka akan sangat disayangkan jika data tersebut hanya dijadikan sebagai arsip semata dan dibiarkan begitu saja, padahal bisa saja data-data tersebut dianalisis dan diolah sehingga akan menghasilkan informasi yang sangat berharga yang dapat berguna untuk mendukung keputusan atau membantu dalam menentukan strategi pemasaran. Pada penelitian kali ini, peneliti menganalisa data transaksi penjualan dengan mengimplementasikan algoritma Apriori dan menggunakan software Tanagra sebagai aplikasi pendukung. Data yang dipakai adalah data transaksi penjualan toko Kanaya Rooftop Garden periode 3 bulan, yakni bulan April, Mei, dan Juni 2021 yang nantinya data-data tersebut akan dianalisis sehingga men...