ATURAN ASOSIASI DATA ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Tiara, A and Sri Eniyati, Eniyati ATURAN ASOSIASI DATA ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI. Proceeding SENDIU 2020.

PDF Download (1MB)

Abstract

Seiring berjalannya waktu perkembangan teknologi sangat pesat, adanya perkembangan teknologi dapat membantu serta memudahkan berbagai pekerjaan manusia. Dalam dunia bisnis peran teknologi sangat berperan penting, namun pada beberapa bidang bisnis seperti bisnis toko masih melakukan penganalisaan secara manual, banyaknya persaingan pada dunia bisnis menuntut penggunaan teknologi agar dapat bersaing dengan toko lain. Pada toko Bagus Adnan Jaya ini membutuhkan penganalisaan secara modern agar memudahkan pemilik toko menemukan keterkaitan satu barang dengan barang yang lainnya yaitu dengan cara menganalisis pola hubungan yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Proses penganalisaan data menggunakan algoritma apriori, karena algoritma apriori termasuk data mining yang mempunyai jenis aturan asosiasi yang berguna untuk menemukan kombinasi suatu item. Pada penelitian ini data transaksi yang akan diolah menggunakan format excel Comma delimited (.csv). Nilai minimum support yang ditentukan pada penelitian ini adalah 0.02 dan confidence 0.4 yang kemudian menghasilkan 5 rules/aturan. Hasil tertinggi dari 5 rule/aturan adalah 91%, yaitu jika pembeli membeli mika_jilid, maka akan membeli lakban_jilid dengan tingkat kepercayaan 91%. Visualisasi yang digunakan berupa cricle graph yang bertujuan untuk memperjelas aturan asosiasi rules yang sudah dihasilkan. Untuk mendukung proses analisis maka penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM yaitu pemahaman bisis, pemahaman data, pengelolaan data, pemodelan, evaluasi data dan penyebaran. Hasil dari penelitian dapat digunakan pemilik toko untuk mengetahui informasi tentang persediaan stok barang secara akurat guna meminimalisir kerugian pada toko.

Item Type:	Article
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Faculty / Institution:	Fakultas Teknologi Informasi
Depositing User:	Fakultas Ekonomi
Date Deposited:	02 Feb 2023 05:54
Last Modified:	02 Feb 2023 05:54
URI:	https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/9117

Actions (login required)

View Item