Implementasi Algoritma Apriori Untuk Pengelompokkan Produk Terbaik Pada Pangkalan Sudiawati

Abstract

Algoritma apriori merupakan algoritma yang sering digunakan. Kekurangan yang ada pada algoritma apriori adalah harus melakukan scanning berulang terhadap keseluruhan database tiap kali iterasi. Semakin banyak data transaksi yang akan diproses maka semakin lama juga waktu yang dibutuhkan.
 Pangkalan Sudiawati merupakan toko sembako yang menjual berbagai produk kebutuhan masyarakat secara umum. Tanpa sembako masyarakat bisa saja terganggu karena sembako merupakan kebutuhan pokok utama. Dalam proses penempatan suatu barang pada Pangkalan Sudiawati masih dilakukan secara manual oleh pemilik pangkalan
 Pada penelitian yang dikembangkan ini peneliti menggunakan algoritma apriori untuk melakukan analisis terhadap transaksi penjualan pada Pangkalan Sudiawati yang bertujuan untuk mengetahui suatu produk terbaik yang dibeli oleh para konsumennya dalam keterkaitan berbelanja.

Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Toserba Yusuf Semarang

“…Association rules merupakan teknik dalam data mining yang sering digunakan untuk mengidentifikasi pola frekuensi tinggi di antara banyak transaksi. Untuk mencapai tingkat frekuensi tersebut, pengguna perlu menentukan nilai minimal support dan minimal confidence yang telah ditetapkan sebelumnya [11], [12]. Teknik ini memungkinkan sistem untuk menemukan keterkaitan antar item dalam data transaksi dengan cara mengidentifikasi pola yang muncul secara konsisten.…”

Sistem Informasi Surat Keterangan Fiskal Berbasis Web (Studi Kasus: Badan Pengelola Keuangan Pendapatan Dan Aset Daerah Kabupaten Keerom)

“…Penelitian ini akan menggunakan metode Waterfall dalam pengembangan sistem informasi. Metode Waterfall melibatkan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan [11,12,13]. Dengan menggunakan metode ini, diharapkan dapat mencapai hasil yang terstruktur dan terorganisir dalam pengembangan sistem informasi surat keterangan fiskal.…”

Strategi Peningkatan Penjualan Produk Menggunakan Market Basket Analysis

“…Nilai support pada masing-masing item mungkin akan tetap sama, namun kemungkinan mempunyai nilai confidence yang berbeda (Wiliyanto et al, 2022), dan mencari kombinasi itemsets yang mungkin dibeli bersamaan. Aturan asosiasi yang kuat tingkat ketergantungan pada item antecedent (pendahulu) dan consequent (pengikut) yang memenuhi syarat minimum confidence dengan menghitung aturan asosiatif (Hanifan et al, 2022).…”