Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Roofbox Mobil menggunakan Algoritme Apriori Application of a priori e Algorithm for Roofbox Sales Car

research
  • 16 Apr
  • 2023

Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Roofbox Mobil menggunakan Algoritme Apriori Application of a priori e Algorithm for Roofbox Sales Car

Roofbox merupakan bagasi tambahan pada atap mobil yang digunakan sebagai ruang penyimpanan tambahan. Antusiasme pasar dalam menyerap permintaan roofbox tercatat semakin tinggi menjelang musim liburan. Roofbox dicari agar penempatan barang bisa menjadi lebih baik. Untuk mengetahui pengelompokkan tipe Roof Box Whale Carrier yang banyak dibeli oleh konsumen membutuhkan teknik dan cara tertentu yang berhubungan dengan transaksi penjualan Roof Box Whale Carrier. Pada penelitian ini menggunakan teknik analisa asosiasi, Teknik asosiasi adalah teknik Data Mining untuk menemukkan aturan asosiatif antara suatu kombinasi. Penting tidaknya suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu Support (Nilai Penunjang) dan Confidence (Nilai Kepastian). Penjualan Roof Box Whale Carrier yang paling banyak dijual di PT. Sole Indotrade berdasarkan pengolahan data didapat kesimpulan bahwa Algoritme Apriori dengan melihat tipe yang memenuhi Min Support dan Min Confidence. Dengan algoritme apriori dapat ditemukan produk yang paling banyak terjual Roadway dengan support 66,67%, Overlander dengan support 66,67%, Beachroad dengan support 66,67%, FreewayX dengan support 58,33% dan Speed dengan support 41,67. Dengan diketahuinya produk roofbox yang paling sering dibeli, PT SOLE INDOTRADE dapat mengatur stok barang agar tidak terjadinya
penumpukan barang yang mengakibatkan kerugian. Untuk tipe roofbox yang paling banyak terjual pada PT. Sole Indotrade adalah Roadway, Overlander dan Beachroad.

Unduhan

 

REFERENSI

Ependi S, Akbar M. 2021. Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk dengan Algoritma Apriori. Bina Darma Conf Comput Sci. 3(1):220–225.


Fitrina N, Kustanto K, Vulandari RT. 2018. Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox. J Teknol Inf dan Komun. 6(2). doi:10.30646/tikomsin.v6i2.376.


Harahap PN, Sulindawaty S. 2020. Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah). Matics. 11(2):46. doi:10.18860/mat.v11i2.7821.


Liansyah O, Destiana H. 2020. The Use of Apriori Algorithm in the Formation of Association Rule at Lotteria Cibubur. SinkrOn. 4(2):76. doi:10.33395/sinkron.v4i2.10526.


Mardiaha A, Yulia Y. 2021. Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor. J Ilmu Komput. 14(2):125. doi:10.24843/jik.2021.v14.i02.p07.


Masnur A. 2015. Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen. SATIN-Sains dan Teknol Inf. 1(2):32–40.


Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Fatimah Nur Arifah Anggi Hadi Wijaya, Septarini RS, Ardiana NADPY, Effendy F, Hazriani, Iskandar A, Sari IY, Gustiana Z, Prianto C, et al. 2020. Data Mining dan Penerapan Algoritma. Suparyanto dan Rosad (2015. 5(3):248–253.
Rodiyansyah SF. 2015. Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan. Infotech. 1(1):36–39. http://jurnal.unma.ac.id/index.php/infotech/article/view/42.


Tarigan PMS, Hardinata JT, Qurniawan H, ... 2022. Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang: Studi Kasus: Toko Sinar Harahap. … J I m …. 12(2):51–61. http://www.janitra.org/index.php/home/article/view/142.


Wahono RS. 2005. Data Mining Data mining. Min Massive Datasets. 2 January 2013:5–20.


https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part.

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru