Application of Pizza Sales Data Mining Using Apriori Method

research
  • 20 Aug
  • 2020

Application of Pizza Sales Data Mining Using Apriori Method

Pizza is a processed food originating from Italy and has been spread in various other countries including one of them in Indonesia. Pizza is a processed food that is currently sought after by various groups of people so as to make the pizza business opportunity very profitable, if it is run in a food business. Currently the pizza business has very favorable prospects when compared to other businesses. Moreover, the targeted target can be from all walks of life from children to adults. Pizza sales transactions that produce sales data every day, have not been able to maximize the use of sales data. Sales data is only stored as an archive, so it becomes a pile of data. Therefore the use of data mining is used to solve this problem. A priori algorithm is a data mining method by using minimum support parameters, minimum confidence and will analyze in the period of every month of sales transactions. This study produces data on the results of the process of association rules from the data collection of sales transactions. From the association rules it can be concluded that the pattern of pizza sales, where consumers more often buy Meatzza and Cheese Mania, as evidenced by the results of calculations using Apriori Algorithm and Rapidminer 5.3, with support of 30% and 60% confidence.

Unduhan

 

REFERENSI

Adibah,   F.,   &   Novita,   D.   (2019).   STRATEGI UNTUK  PERMINTAAN  PENUH  PADA RESTAURAN M2M INDONESIAN FAST FOOD CABANG BANGIL. Majalah Ekonomi, 69-83.Badrul,    M.    (2016).    ALGORITMA    ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK  ANALISA DATA PENJUALAN. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 121-129.

Meilani,  B.  D.,  &  Azinar,  A.  W.  (2015).  Penentuan Pola  Yang  Sering  Muncul  Untuk  Penerima Kartu    Jaminan    Kesehatan    Masyarakat (JAMKESMAS)    Menggunakan    Metode FP-Growth. Seminar  Nasional  “Inovasi dalam Desain dan Teknologi” -IDeaTech 2015, 424-431.

Muliono,  R.  (2017).  Analisis  Efisiensi  Algoritma Data Mining. Semantika (Seminar Nasional Teknik  Informatika)(pp.  117-123).  Medan: Politeknik Ganesha.

Nasution,   I.   S.   (2019).   PENGARUH   MODEL PEMBELAJARAN   KOOPERATIF   TIPE THINK     PAIR     SHARE     TERHADAP HASIL  BELAJAR  MAHASISWA  PADA MATA  KULIAH  PENGANTAR  DASAR MATEMATIKA-FKIP UMSU. MES: Journal   of   Mathematics   Education   and Science, 160 -166.

Rismayanti,  R.,  Damayanti,  F.,  &  Khairunnisa,  K. (2019).  Penerapan  Data  Mining  Algoritma C4.5   dalam   Menentukan   Rekam   Jejak Kinerja    Dosen    STT    Harapan    Medan. SinkrOn    (Jurnal    &    Penelitian    Teknik Informatika), 99-104.

Rodiyansyah, S. F. (2015). Algoritma  Apriori untuk Analisis    Keranjang   Belanja   pada   Data Transaksi  Penjualan. Infotech  Journal,  36-39.

Satie,  D.  E.,  Suparni,  S.,  &  Pohan,  A.  B.  (2020). Analisa    Algoritma    Apriori    Pada    Pola Peminjaman   Buku   di   Perpustakaan   ITB Ahmad  Dahlan. Media  Informatika  Budi Dharma, 136-143.

Wahyuningtias,   Y.,   &   Rusdiansyah,   R.   (2019). ANALISIS PENERAPAN ASOSIASI UNTUK   MENENTUKAN   TRANSAKSI PENJUALAN PADA WHAT’S UP CAFÉ DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI. Jurnal  Riset  informatika,  181-186

Po
liteknik Ganesha.
Nasution, I. S. (2019). PENGARUH MODEL
PENJUALAN PADA WHAT’S UP CAFÉ
DENGAN
METODE
ALGORITMA
APRIORI.
Jurnal Riset informatika
, 181
-
186