Transaction data is a set of recording data result in connections with sales-purchase activities at a particular company. In these recent years, transaction data have been prevalently used as research objects in means of discovering new information. One of the possible attempts is to design an application that can be used to analyze the existing transaction data. That application has the quality of market basket analysis. In addition, the application is designed to be desktop-based whose components are able to process as well as re-log the existing transaction data. The used method in designing this application is by way of following the existing steps on data mining technique. The trial result showed that the development and the implementation of market basket analysis application through association rule method using apriori algorithm could work well. With the means of confidence value of 46.69% and support value of 1.78%, and the amount of the generated rule was 30 rules.
Data transaksi merupakan sekumpulan data hasil pencatatan yang berhubungan dengan kegiatan transaksi jual beli pada sebuah perusahaan.Pada tahun terakhir ini, data transaksi sudah banyak digunakan sebagai bahan penelitian dengan tujuan untuk mendapatkan informasi baru.Salah satu usaha yang dapat dilakukan adalah dengan pembuatan aplikasi yang dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi yang ada. Aplikasi tersebut adalah aplikasi yang bersifat market basket analysis (MBA). Aplikasi dibangun dengan berbasis desktop, yang didalamnya mampu mengolah serta melakukan pendataan ulang data transaksi yang ada. Metodologi yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah dengan mengikuti tahapan-tahapan yang ada pada teknik data mining. Hasil yang diperoleh dari uji coba yang dilakukan bahwa pembangunan dan penerapan aplikasi MBA dengan metode assocition rule (AR) menggunakan algoritma Apriori dapat berjalan dengan baik. Dengan rata-rata nilai confidence yang diperoleh sebesar 46.69% dan nilai support sebesar 1.78% dan rule yang dihasilkan sebanyak 30 rule.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.