Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis untuk Pengaturan Tata Letak Produk

Suprayogi Suprayogi, Aisyatul Karima

Abstract


Tujuan Market Basket Analysis adalah memahami kebiasaan pembelian pelanggan serta menentukan produk yang dibeli pelanggan secara bersamaan. Manfaatnya adalah untuk proses asosiasi produk sehingga manajer tidak kesulitan dalam menemukan pola produk yang mungkin dibeli secara bersamaan. Tulisan ini merancang model Market Basket Analysis pada toko menggunakan algoritma Apriori guna penataan barang pada display product. Tahap awal adalah pengolahan data awal pada dataset transaksi penjualan dengan memilih data berdasarkan kriteria jumlah minimal produk yang terjual, dan proses binerisasi terhadap dataset tersebut. Kedua, proses pembangkitan Frequent Item Set yaitu kombinasi item set yang memiliki nilai lebih dari nilai minimum support count.Ketiga, proses pembangkitan aturan asosiasi dengan memilih aturan yang memiliki nilai confidence diatas nilai minimum confidence yang telah ditetapkan. Aturan yang terbentuk diukur kekuatan asosiasinya menggunakan perhitungan lift ratio dengan membandingkan nilai confidence aturan dan nilai confidence-benchmark. Hasil percobaan menunjukkan bahwa nilai lift ratio lebih besar dari satu, hal ini menunjukkan bahwa aturan sering muncul dan hubungan antara produk satu dengan lainnya bersifat independent. Aturan asosiasi yang terbentuk digunakan untuk mengatur penempatan produk pada toko. Produk yang memiliki asosiasi tinggi dengan produk lain akan ditempatkan berdekatan, sehingga mempermudah konsumen dalam membeli produk danmanajer toko dalam mengatur stok barang yang berasosiasi.

 

Kata kunci—Apriori, Market Basket Analysis, Tata letak, Lift Ratio, Asosiasi.


Keywords


Apriori; Market Basket Analysis; Tata letak; Lift Ratio; Asosiasi

Full Text:

PDF (Indonesian)

References


Vats Teena, “Market Basket Analysis by Using Apriori Algorithm in Terms of Their Effectiveness Against Various Food Product”, Indian Journal Of Applied Research,vol .5,hal. 633-634,2015.

Analisis Penerapan Social Media Sebagai Strategi Bisnis Oleh Pelaku Bisnis Online. Wahana, Aditya, Suyanto, Muhammad and Amborowati, Armandyah . 2, s.l. : SISFOTENIKA, Juli 2014, Vol. 4.

Warnia Nengsih,”A Comparative Study on Market Basket Analysis and Apriori Association Technique”, ICoICT,2015.

Budi Santoso,” Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis”, Yogyakarta : Graha Ilmu, 2007.

Goldie Gunadi dan Dana Indra Sensuse,” Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis terhadap Data Penjualan Produk Buku dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) : Studi Kasus Percetakan PT.Gramedia”,Telematika MKOM,vol.4,hal.118-132,2012.

Anshul Bhargav, Robin Prakash Mathur, dan Munish Bhargav,” Market Basket Analysis using Artificial Neural”, International Conference for Convergence of Technology,hal.1-6,2014.

Manoj Sethi dan Rajni Jindal,”Distributed Data Association Rule Mining:Tools and Technique”, International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom),no. 978-9-3805-4421-2/16,hal.481-485,2016.

Changxin Song,” Research ofAssociation Rule Algorithm based on Data Mining”, Xining:China:Department of Computer Qinghai Normal University,2016.

Ridowati Gunawan, Khabib Mustofa,” Pencarian Aturan Asosiasi Semantic Web Untuk Obat Tradisional Indonesia”, JNTETI,vol.5 no.3,hal.192-200 ,Agustus 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.30700/jst.v9i2.477

Article Metrics

Abstract view : 28 times
PDF (Indonesian) - 18 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Badan Pengelola Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (SISFOTENIKA) STMIK Pontianak.

 

Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA terindex di :


   

   

  

    

    

    

   

SERTIFIKAT PENGHARGAAN :

Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA Terakreditasi Peringkat Empat

 

Partners & Co-Organizers:

          



Lisensi Creative Commons

Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA: STMIK Pontianak Online Journal ISSN Printed (2087-7897) - ISSN Online (2460-5344) licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.