PENENTUAN MINAT KONSUMEN TERHADAP PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA PT.TELKOM INDONESIA

Dengan adanya kegiatan pesanan penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah. Data tersebut seharusnya dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi untuk meningkatan pesanan penjualan. Permasalahan yang timbul di PT. Telkom Indonesia Divisi Business Service (DBS) yaitu sering sekali pihak sales tidak  mengetahui produk apa saja yang banyak di minati oleh konsumen sehingga produk yang lain tidak diminati dengan cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan informasi minat konsumen dari produk-produk di PT. Telkomunikasi Indonesia Segement Hospitality Bussiness Service (HBS) dan mengetahui strategi dalam penjualan berdasarkan pola dan rule algoritma apriori. Dalam penelitian ini, Association Rule berfungsi untuk menganalisa seberapa sering suatu produk yang sering dijual secara bersamaan, analisis ini akan ditinjau dari data pesanan yang telah terjadi. Penerapan Algoritma Apriori dalam aplikasi ini berhasil mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data pesanan dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil penelitian ini secara keseluruhan didapatkan rata-rata nilai pengujian user acceptance testing dengan metode TAM (Technology Acceptance Model) sebesar 89,6% dan secara keseluruhan model Data Mining dengan menggunakan metode apriori dapat diterima dengan sangat baik oleh user

Implementasi Metode Association Rule Mining Pada Penjualan Barang Di Toko Bangunan Ada Mas Menggunakan Algoritma Apriori

The purpose of this research is to implement the association rule mining method on sales transaction data at the store and also to find out the most popular and most sold building materials at the Ada Mas Building Shop. The implementation of the Association Rule Mining Method on the sale of goods at the Ada Mas Building Shop is used to provide information on the results of the sales pattern of building materials every month which can be used as a parameter in managing the inventory of building materials at the Ada Mas Building Shop, besides that it can provide information on the most popular and most sold building materials at the Ada Mas Building Shop. Based on sales transaction data for September 2022 as many as 193 transactions, the results of 2 itemset sales patterns using the Association Rule Mining Method that meet the minimum support of 10% and minimum confidence of 50% are the most popular items, namely Iron 10 KSTY, Iron 8 KSTY, and Iron 6 KSTY. &nbsp

Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Produk Umkm Raja Geprek Pada Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori

UMKM memainkan peran penting dalam perekonomian Indonesia sebagai tulang punggung perekonomian nasional. Salah satu UMKM di bidang kuliner yang menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan data penjualan untuk merancang strategi penjualan yang efektif adalah UMKM Raja Geprek. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen dengan data mining menggunakan algoritma apriori, yang bertujuan meningkatkan laba penjualan melalui bundling menu dan promosi yang efektif dengan menganalisis dataset transaksi penjualan. Penelitian dimulai dengan pengumpulan data awal, diikuti oleh pendeskripsian data dan evaluasi pemilihan data. Setelah itu, dilakukan pemilihan atribut. Metode CRISP-DM diterapkan dalam penelitian ini, yang mencakup enam tahap yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penyebaran

Sales Analysis Using Apriori Algorithm in Data Mining Application on Food and Beverage (F&B) Transactions

The current business landscape has compelled many companies to compete in boosting their company's revenue, particularly in the F&B sector. Existing sales transaction data has not been fully maximized in determining the business strategy of companies. Therefore, the implementation of data mining is necessary to analyze and explore available data to discover new information that is more beneficial for the company. In this study, we analyze sales transaction data using the a priori algorithm method because this algorithm efficiently handles the data mining process on a large scale with a substantial amount of data. The results of this study indicate that the formed association rules can determine patterns of product purchases that are frequently bought together. The established association rules successfully combine sales transaction data into two-item combinations, namely green tea latte and french fries, with a support value of 16% and a confidence level of 83%. These rules can be used as a reference in determining the company's business strategy

Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro)

Toko Buku Gramedia merupakan salah satu Perusahaan besar yang bergerak dibidang ritel yang mana Perusahaan ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan konsumen dan dituntut untuk mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi penjualan. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersimpan dalam database, pihak manajemen dapat mengetahui kebiasaan pelanggan atau perilaku pelanggan mengenai apa saja buku yang sering dibeli. Cara mengetahui buku-buku yang dibeli secara bersamaan, dapat digunakan association rule (aturan asosiasi), yaitu teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item. Proses pencarian asosiasi menggunakan bantuan algoritma apriori untuk menghasilkan pola kombinasi item dan rules sebagai ilmu pengetahuan dan informasi penting dari data transaksi penjualan. Hasil penelitian ini berupa aplikasi untuk menganalisa pola belanja yang mana pola yang dihasilkan dapat dijadikan rekomendasi dalam menentukan strategi penjualan oleh pihak Gramedia

Algoritma Asosiasi dengan Algoritma Apriori untuk Analisa Data Penjualan

Setiap Perusahaan maupun organisasi yang ingin tetap bertahan perlu untuk menentukan strategi dalam bisnis yang tepat. Data penjualan produk yang dilakukan oleh Perusahaan lambat laun akan menghasilkan tumpukan data. Sehingga sangat disayangkan jika tidak di analisa kembali. produk yang ditawarkan bermacam dengan berbagai macam produk, dan terkadang merk mempengaruhi masyarakat untuk membeli produk tersebut, untuk mengetahui produk dengan penjualan terbanyak dan keterkaitan produk satu dengan yang laiinya diperlukan salah satu algoritma yang ada di algoritma data mining yaitu algoritma apriori untuk dapat mengetahuinya, dan dengan bantuan aplikasi tanagra, produk yang muncul secara bersamaan dapat diketahui. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frequensi tinggi (frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi. Algoritma apriori dapat membantu untuk pengembangan strategi pemasaran

Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola Transaksi Penjualan Berbasis Web pada Cafe Sakuyan Side

Abstrak. Dalam menjalankan usaha bisnis kafe diperlukan suatu strategi penjualan agar dapat menarik pelanggan. Strategi penjualan yang dapat dilakukan antara lain membuat paket menu dan cross-selling (menawarkan produk tambahan atau pelengkap kepada pelanggan). Sakuyan Side merupakan salah satu kafe yang ada di Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah memiliki data transaksi penjualan yang cukup banyak setiap harinya, namun sayangnya hanya dimanfaatkan sebagai laporan keuangan. Padahal dengan menggunakan data mining algoritma apriori, data transaksi penjualan tersebut dapat dianalisis dan diolah untuk mendapatkan suatu pola penjualan berdasarkan menu transaksi penjualan. Dari hasil pola penjualan ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menyusun strategi penjualan yakni rekomendasi pembuatan paket menu dan rekomendasi penawaran produk tambahan atau biasa disebut sebagai cross-selling. Hasil pengujian aturan asosiasi menggunakan lift ratio pada bulan Maret sampai September 2022 dengan minimum support 2% dan minimum confidence 5% berdasarkan menu transaksi didapatkan sebanyak 158 aturan asosiasi yang valid (kuat). Dari hasil aturan asosiasi yang valid (kuat) tersebut dapat digunakan pihak manajemen kafe sebagai bahan pertimbangan dalam menyusun strategi penjualan.   Abstract. In running a cafe business, a sales strategy is needed in order to attract customers. Sales strategies that can be carried out include making menu packages and cross-selling (offering additional or complementary products to customers). Sakuyan Side is one of the cafes in Palangka Raya City, Central Kalimantan, which has quite a lot of sales transaction data every day, but unfortunately, it is only used as a financial report. In fact, by using the Apriori data mining algorithm, the sales transaction data can be analyzed and processed to obtain a sales pattern based on the sales transaction menu. From the results of this sales pattern, it can be used as material for consideration in developing a sales strategy, namely recommendations for making menu packages and recommendations for additional product offerings or commonly referred to as cross-selling. The results of testing the association rules using a lift ratio from March to September 2022 with a minimum support of 2% and a minimum confidence of 5% were 158 valid (strong) association rules. From the results of valid (strong) association rules, the cafe management can use it as a consideration in developing a sales strategy

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOSERBA YUSUF SEMARANG

Pada aktivitas jual beli barang atau jasa, data transaksi selalu tercatat sebagai bukti pembelian, namun data yang ada tidak dimanfaatkan secara optimal oleh Toserba Yusuf. Data tersebut memiliki potensi untuk diolah guna memberikan informasi bermanfaat yang dapat meningkatkan nilai penjualan bagi para pelaku bisnis. Salah satu tantangan yang sering dihadapi oleh Toserba Yusuf adalah kehabisan stok produk tertentu yang dibutuhkan oleh konsumen. Untuk mengatasi hal ini, biasanya diperlukan waktu yang cukup lama karena toko harus mendata barang yang habis terlebih dahulu setelah itu baru melakukan restok barang untuk menyediakan kembali persediaan. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, penelitian ini mengembangkan aplikasi Data Mining membantu dalam mengidentifikasi kebiasaan pembelian konsumen. Tujuan utama penelitian adalah mencari informasi mengenai produk yang paling sering terjual bersamaan. Hal ini bertujuan untuk memungkinkan pemilik toko untuk mengantisipasi kebutuhan stok produk di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan algoritma apriori untuk memudahkan dalam mengolah data, selain itu penelitian ini memanfaatkan association rule untuk menemukan kombinasi antar item dalam dataset yang memenuhi nilai support dan confidence yang telah ditetapkan sebelumnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi pembelian dan penjualan 2 itemset barang berbeda secara bersamaan. Hasil pengujian yang memperhitungkan keakuratan dengan menggunakan lift ratio sebagai persentase menghasilkan beberapa aturan. Salah satunya adalah jika pelanggan membeli kentang goreng dengan lift ratio yang tinggi, maka ada kemungkinan bahwa pelanggan juga akan membeli telur dengan tingkat confidence sebesar 0,19, support 0,039, dan lift ratio 1,308. Hal ini membuktikan bahwa algoritma apriori dapat membantu dalam menganalisa pola pembelian konsumen