Data Mining Penerapan Asosiasi Apriori Dalam Penentuan Pola Penjualan

Firdo Andri Saputra; Agus Iskandar

doi:10.47065/josyc.v4i4.4043

Firdo Andri Saputra Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
Agus Iskandar * Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia

(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.47065/josyc.v4i4.4043

Keywords: Data Mining; Asosiasi; Apriori; Penjualan

Abstract

Penjualan merupakan hal yang tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, di mana setiap orang secara rutin melakukan transaksi jual beli yang berdampak besar bagi pertumbuhan ekonomi. Bagi para pebisnis yang bergerak di bidang penjualan, seperti pemilik coffee shop, strategi untuk meningkatkan jumlah penjualan dan laba menjadi hal krusial. Dengan aktivitas transaksi harian yang terus meningkat, data penjualan tersebut bukan sekadar arsip biasa, melainkan memiliki potensi untuk diolah menjadi informasi berharga guna meningkatkan penjualan. Namun, seringkali terjadi masalah ketika stok item yang diinginkan oleh konsumen tidak tersedia atau habis karena kurangnya pengelolaan stok yang baik oleh karyawan coffee shop. Akibatnya, data transaksi penjualan yang ada hanya terabaikan dan tidak dimanfaatkan secara optimal, menyebabkan kerugian karena persediaan menu tidak terkontrol dengan baik. Sebaliknya, data transaksi sebelumnya dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa jika pelanggan membeli menu A, kemungkinan besar akan membeli menu B juga. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, solusi yang dapat diterapkan adalah memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah terkumpul. Data ini mengandung informasi berharga yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan dan memperoleh pengetahuan baru tentang pola penjualan di coffee shop, sehingga pengelolaan persediaan menu dapat lebih terstruktur dan jumlah persediaan menu yang tidak diminati dapat dikurangi. Untuk mencapai persediaan yang ideal, peneliti menggunakan metode Data Mining, khususnya metode Assosiasi dengan Apriori. Namun, pencarian support hanya dilakukan hingga 3 set item tanpa ditemukan kombinasi yang memenuhi batas minimum support, sehingga proses tersebut dihentikan. Untuk melanjutkan pencarian nilai confidence, digunakan gabungan 2 set item (L2) yang memenuhi syarat untuk membentuk asosiasi. Hasil analisis dengan metode ini menghasilkan tiga aturan asosiasi yang berharga untuk meningkatkan penjualan, yaitu "Jika membeli cappuccino maka akan membeli donat" dengan confidence 0,65, "Jika membeli donat maka akan membeli cappuccino" dengan confidence 0,93, dan "Jika membeli muffin maka akan membeli cappuccino" dengan confidence 0,83.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.

M. A. Sundari, R. Pane, and R. Rohani, “Data Mining Clustering Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode AHC,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 364–375, 2023.

K. Kraugusteeliana, S. Muis, F. Nugroho, A. Karim, and Y. Siagian, “Data Mining Klasifikasi Breast Cancer Menerapkan Algoritma Gradient Boosted Trees,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 881–890, 2023.

L. Karlitasari, I. W. Sriyasa, I. Wahyudi, and H. B. Santosi, “Prediksi Morfologi Jamur Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Teknoinfo, vol. 17, no. 1, pp. 271–278, 2023.

S. Saefudin and S. DN, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 6, no. 2, p. 36, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.

M. Syahril, K. Erwansyah, and M. Yetri, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 3, no. 1, p. 118, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.202.

Y. Andini, J. T. Hardinata, and Y. P. Purba, “Penerapan Data Mining pada Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar dengan Metode Apriori,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 13–18, 2022.

A. N. Rahmi and Y. A. Mikola, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako),” Inf. Syst. J., vol. 4, no. 1, pp. 14–19, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/561

W. Sahara, S. D. Saragih, and A. P. Windarto, “Teknik Asosiasi Datamining Dalam Menentukan Pola Penjualan dengan Metode Apriori,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 12, pp. 684–689, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i12.1577.

S. Syahriani, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Bina Insa. Ict J., vol. 9, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/biict.v9i1.1758.

S. Styawati, A. Nurkholis, and K. N. Anjumi, “Analisis Pola Transaksi Pelanggan Menggunakan Algoritme Apriori,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 619–626, 2021.

S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 4, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938.

A. S. L. T. T. H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5732/1938

Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization (Studi Kasus: PT. Pyridam Farma Tbk),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 2, p. 214, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.

M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.

S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.

H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020, vol. 6, pp. 36–42, 2020.

B. B. Asosiasi, “Prediksi Persediaan Bahan Baku untuk Produksi Percetakan Menggunakan Metode Asosiasi,” Paradigma, vol. 23, no. 1, 2021.

L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin, and S. Purwani, “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes: Systematic Review,” Fakt. Exacta, vol. 13, no. 1, pp. 35–43, 2020.

Z. Munawar, Y. Herdiana, and N. I. Putri, “Sistem Rekomendasi Hibrid Menggunakan Algoritma Apriori Mining Asosiasi,” TEMATIK, vol. 8, no. 1, pp. 84–95, 2021.

I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sudipa, A. A. T. W. Mayun, N. P. S. Meinarni, and D. V. Waas, “Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma Apriori-TID,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 1, pp. 38–45, 2022.

H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fpgrowth Sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” 2020.

N. Barkah, E. Sutinah, and N. Agustina, “Metode Asosiasi Data Mining Untuk Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Kaji. Ilm., vol. 20, no. 3, 2020.

A. R. Wibowo and A. Jananto, “Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.

K. Erwansyah, B. Andika, and R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 148–161, 2021.

R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.

Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 225, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.

I. Musdalifah and A. Jananto, “Analisis Perbandingan Algoritma Apriori Dan FP-Growth Dalam Pembentukan Pola Asosiasi Keranjang Belanja Pelanggan,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 18, no. 2, pp. 175–184, 2022.

A. Novianti and E. Elisa, “Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pada Minimarket Dengan Algoritma Apriori,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2020.

P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.

S. Aulia, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.

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, pp. 671–678, 2017.

F. Handayanna and E. Irfiani, “Analisa Pola Penjualan Makanan Dengan Penerapan Algoritma Apriori,” Techno. Com, vol. 20, no. 4, pp. 478–488, 2021.

A. Ishaq, L. A. Utami, and S. Mariana, “Analisa Pola Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Apotek Zam-Zam Bogor,” Syntax J. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 13–23, 2019.

Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Data Mining Penerapan Asosiasi Apriori Dalam Penentuan Pola Penjualan