Association Rules antar Komoditi pada Pusat Perbelanjaan dengan Menggunakan Algoritma Apriori
Abstract
Pada pusat-pusat perbelanjaan saat ini, dapat dipastikan menyimpan semua
data penjualan atau transaksi yang terjadi pada media digital dan data tersebut
menjadi hal yang sangat krusial. Dengan adanya data penjualan, pembuatan
laporan keuangan, stok barang, mencari tahu barang yang paling banyak dibeli
akan menjadi sangat mudah dan efisien. Data tersebut juga akan mengalami
pertumbuhan yang sangat cepat, seiring dengan banyaknya transaksi yang terjadi.
Di samping banyaknya manfaat dari data penjualan, muncul satu pertanyaan yang
menarik, apakah ada suatu pola di dalam data tersebut yang sebelumnya tidak
diketahui. Data mining adalah ekstraksi informasi yang sebelumnya tidak
diketahui, dan informasi yang ditemukan bermanfaat bagi pemilik data. Pada
penelitian ini akan dilakukan suatu proses data mining dengan teknik association
rules (aturan asosiasi) menggunakan algoritma apriori. Aturan-aturan yang
didapat akan disajikan dalam bentuk "if-then" atau "jika-maka", misalnya jika
membeli pengharum ruangan maka membeli juga sabun mandi. Karena awalnya
berasal dari studi tentang database transaksi pelanggan untuk menentukan
kebiasaan suatu produk dibeli bersama produk apa, maka aturan asosiasi juga
sering dinamakan market basket analysis.
Algoritma apriori menggunakan support dan confidence dalam pencarian
aturan. Support adalah berapa banyak transaksi yang mengandung suatu itemset
tertentu. Confidence mengukur seberapa besar ketergantungan suatu item dengan
item yang lainnya. Confidence digunakan sebagai perangkingan dari aturan
asosiasi.
Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan input dari
beberapa dataset transaksi yang berbedaditemukan aturan asosiasi antar item atau
barang, salah satu di antaranya adalah jika membeli Tissu Tessa,Fanta llt,Attack
500gr,Pepsodent lOOgr maka juga membeli Djarum Super 12 dengan suport
sebesar 3 dan confidence sebesar 1. Dari aturan yang ditemukan dapat digunakan
pemilik data khususnya pusat perbelanjaan untuk pengambilan keputusan yang
menguntungkan. Contohnya peletakan barang-barang, diskon, barang-barang apa
saja yang diminati oleh konsumen dengan pekerjaan tertentu dan lain sebagainya.
Collections
- Informatics Engineering [2148]