Analisis Aturan Asosiasi Data Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori

Ginanjar Abdurrahman

Abstract


Di satu sisi perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi dapat mempermudah pekerjaan manusia. Namun di sisi lain secara tidak langsung perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi meningkatkan persaingan dalam kehidupan. Salah satunya adalah persaingan dalam memasarkan barang dagangan oleh supermarket. Supermarket tentunya menginginkan target penjualan tercapai. Alternatif yang ditawarkan sebagai pertimbangan penataan barang dagangan yakni aturan asosiasi (association rule). Untuk mempermudah pekerjaan berkaitan dengan banyaknya dataset yang ada, diperlukan suatu program aplikasi untuk membantu penentuan aturan terkait dengan penempatan barang yang ada dalam supermarket. Dalam hal ini, digunakan aplikasi Weka 3.6 untuk menganalisis dataset yang ada pada supermarket, sehingga aturan terbaik untuk penempatan barang dagangan nantinya dapat ditemukan. Penelitian ini menggunakan support 2% dan 10 confidence yang berbeda yakni: 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, dan 100%. Dari hasil penelitian ini diperoleh untuk confidence sebesar 10% - 90% menghasilkan 10 aturan, sedangkan untuk confidence sebesar 100% tidak dihasilkan aturan asosiasi.


Full Text:

PDF

References


Hans, J., & Kamber, M., (2006). Data mining: concepts and techniques, 2nd ed. Burlington: Morgan Kaufmann.

Kusrini & Luthfi. (2009). Algoritma data mining. Yogyakarta: Andi.

Larose, D.T., (2005). Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. New Jersey: John Wiley & Sons.

Witten, I.H., Frank, E., Hall, M.A., (2011). Data mining: practical machine learning tools and techniques third edition. Burlington: Morgan Kaufmann.

Wu, X., & Kumar, V., (2009). The top ten algorithms in data mining. Boca Raton: CRC Press.




DOI: https://doi.org/10.32528/justindo.v2i2.1046

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Ginanjar Abdurrahman

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats