Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori Pada Produk Penjualan Mitra Swalayan Salatiga (original) (raw)

Implementasi Metode Market Basket Analysis (Mba) Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Transaksi Penjualan (Studi Kasus: Kafe Ruang Temu)

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.

Market Basket Analisis Data Mining Untuk Mengetahui Pola Penjualan Pada Cerry Mart Beureunueun Menggunakan Algoritma Apriori

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...

Implementasi Association Rule Dalam Menganalisis Data Penjualan Sheshop dengan Menggunakan Algoritma Apriori

METIK JURNAL

Sheshop is a business activity engaged in the field of hamper making services. Since the last 2 (two) years, sales transactions in Sheshop have been increasing, the transaction data is only used as a report and is not used to regulate business strategies. The transaction data should be used to see the attachment of each type of product purchased by the customer simultaneously. The amount of sales transaction data on Sheshop can be used as an analysis of customer behavior in making purchases of hampers at Sheshop. This study performs data analysis by implementing the Apriori algorithm method because this algorithm handles data mining processes quickly on large amounts of data, from the results of this study Sheshop can make decisions on what items need more inventory compared to other items by looking at the value confidence and support by using the RapidMiner application. The results of this study indicate that the association rule formed from 568 Sheshop sales data uses a minimum s...

Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori, Fuzzy c-Covering, dan Association Rules Networks di K1 Mart ITS

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...

Model Rule: Multilevel And Multidimension Association Rule untuk Analisa Market Basket Pada PT. Maha Agung

Industrial Electronic Seminar, 2010

PT. Maha Agung adalah sebuah perusahaan distribusi yang memiliki gudang distribusi tersebar di lima daerah yang berbeda. Karena besarnya area pasar, perusahaan bukan hanya membutuhkan informasi keterkaitan antara produknya saja, akan tetapi juga faktor waktu, wilayah pemasaran, profil pelanggan, dan lain sebagainya. Oleh sebab itu model association rule yang dihasilkan oleh metode analisa market basket, yaitu: single level, multilevel serta multidimesion tidak dapat digunakan. Pada penelitian ini diusulkan untuk mengkombinasi dua macam model rule, yaitu: Multilevel Association Rule serta Multidimesional Association Rule menjadi bentuk lain. Aplikasi yang dibuat pada penelitian ini menghasilkan sebuah model association rule baru yang kita namakan "Multilevel And Multidimension Association Rule". Pemanfaatan model association rule baru ini untuk menjawab kebutuhan PT. Maha Agung ini terbukti tepat. Hal ini dapat dilihat dari hasil kuisioner calon pemakai yang cukup baik, yaitu sebesar 89.6%.

Implementasi Market Basket Analisis Untuk Mendukung Strategi Penjualan Pada Minimarket Winkel Berbasis Algoritma Apriori

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...

Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Market Basket Analysis Pada Data Penjualan Retail

Jurnal Informatika Teknologi dan Sains

Perusahaan retail berkembang dengan sangat cepat dan memungkinkan ada permasalahan yang sering dihadapi perusahaan, termasuk kurangnya sistem yang mengatasi tata letak produk. Selain itu, terdapat beberapa perusahaan yang belum mengetahui pola pembelian barang konsumen. Masalah lainnya adalah belum adanya sistem penyimpanan yang efisien. Permasalahan tersebut maka dibutuhkan penerapan data mining. Metode yang digunakan menggunakan algoritma apriori. Hasil penelitian ini apabila konsumen membeli item Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, maka konsumen juga membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 13% dan nilai confidence 78%. Apabila konsumen membeli Spaceboy Lunch Box, maka konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 7% dan nilai confidence 63%. Apabila konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, maka membeli Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits dengan nilai support 13% dan nilai confidece 53%. Penjualan yang paling diminati ole...

Penerapan Market Basket Analysis Menggunakan Metode Multilevel Association Rules dan Algoritma ML_T2L1 Pada Data Order PT. Unirama

2020

Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data tersebut. Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah association rules atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis. Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Market basket analysis adalah suatu alat yang ampuh untuk pelaksanaan strategi cross-selling. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Multilevel Association Rules adalah algoritma yang dapat menemukan sejumlah frequent itemset dari level berbeda pada transaksi yang tersimpan dalam basis data. Dalam penelitian ini algoritma Multilevel Association Rules digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosias...

Market Basket Analysis untuk Swalayan KSU Sumber Makmur dengan Algoritma FP Growth

Journal of Intelligent System and Computation, 2021

Salah satu teknik data mining yang populer digunakan adalah association data mining atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis. Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Market basket analysis adalah suatu sarana untuk meningkatkan penjualan. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi. Algoritma Apriori dan frequent pattern growth adalah dua algoritma yang sangat populer untuk menemukan sejumlah frequent itemset dari data-data transaksi yang tersimpan dalam basis data. Dalam penelitian ini algoritma frequent pattern growth (FP Growth) digunakan untuk menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data transaksi penjualan di Swalayan KSU Sumber Makmur (Trenggalek). Dari hasil pengolahan data didapatkan pola pembelian paling kuat berupa jika membeli pasta gigi maka dimungkinkan juga akan membeli sabun dan jika membeli s...