TA : Analisis dan Implementasi Algoritma Apriori untuk Meningkatkan Strategi Penjualan pada Sakinah Mart
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika
Author
Fernanda, Karisma Dwi
Subject
658 General management
Datestamp
2023-07-06 07:35:41
Abstract :
Pada bisnis minimarket atau supermarket, tata letak barang dan paket bundling merupakan strategi usaha untuk meningkatkan penjualan. Sakinah Mart merupakan salah satu usaha yang bergerak di bidang ritel, baik dalam bentuk minimarket maupun supermarket. Dalam strategi penjualan yang dilakukan saat ini dalam menentukan tata letak barang berdasarkan persepsi saja. Selain itu, hanya menerapkan sistem potongan harga (discount) pada barang tertentu tetapi tidak menerapkan sistem paket bundling. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk untuk menghasilkan rekomendasi dengan menggunakan algoritma apriori sehingga dapat menjadi bahan pengambilan keputusan dalam analisis tata letak barang dan paket bundling. Metode algoritma apriori merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat digunakan untuk mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan dalam suatu dataset, dan menganalisa pembelian di suatu toko dengan diketahui berapa besar kemungkinan pelanggan membeli barang X bersamaan dengan Y. Dalam implementasi algoritma apriori terdapat 2 komponen utama yaitu support dan confidence. Metode penelitian data mining menggunakan metode Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM) dengan algoritma apriori untuk menganalisis data transaksi penjualan. Pengolahan data transaksi penjualan sebanyak 2000 data dan 2 atribut yang menghasilkan 2 dan 3 itemset. Hasil aturan dari algoritma apriori pada tata letak barang adalah berjumlah 16 rules dengan nilai minimum support 42% dan minimum confidence 85%. Sedangkan hasil aturan pada paket bundling adalah berjumlah 5 rules dengan nilai minimum support 40% dan minimum confidence 90% sehingga menghasilkan rekomedasi kepada perusahaan dengan menggunakan algoritma apriori dalam analisis tata letak barang dan paket bundling.
Pada bisnis minimarket atau supermarket, tata letak barang dan paket bundling merupakan strategi usaha untuk meningkatkan penjualan. Sakinah Mart merupakan salah satu usaha yang bergerak di bidang ritel, baik dalam bentuk minimarket maupun supermarket. Dalam strategi penjualan yang dilakukan saat ini dalam menentukan tata letak barang berdasarkan persepsi saja. Selain itu, hanya menerapkan sistem potongan harga (discount) pada barang tertentu tetapi tidak menerapkan sistem paket bundling. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk untuk menghasilkan rekomendasi dengan menggunakan algoritma apriori sehingga dapat menjadi bahan pengambilan keputusan dalam analisis tata letak barang dan paket bundling. Metode algoritma apriori merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat digunakan untuk mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan dalam suatu dataset, dan menganalisa pembelian di suatu toko dengan diketahui berapa besar kemungkinan pelanggan membeli barang X bersamaan dengan Y. Dalam implementasi algoritma apriori terdapat 2 komponen utama yaitu support dan confidence. Metode penelitian data mining menggunakan metode Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM) dengan algoritma apriori untuk menganalisis data transaksi penjualan. Pengolahan data transaksi penjualan sebanyak 2000 data dan 2 atribut yang menghasilkan 2 dan 3 itemset. Hasil aturan dari algoritma apriori pada tata letak barang adalah berjumlah 16 rules dengan nilai minimum support 42% dan minimum confidence 85%. Sedangkan hasil aturan pada paket bundling adalah berjumlah 5 rules dengan nilai minimum support 40% dan minimum confidence 90% sehingga menghasilkan rekomedasi kepada perusahaan dengan menggunakan algoritma apriori dalam analisis tata letak barang dan paket bundling.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
