Text
Aplikasi Data Mining Untuk Analisis Asosiasi Pola Pembelian Dengan Algoritma Apriori 005.1 ALA a
ABSTRAK
Sumurboto Stationery merupakan sebuah bidang usaha yang berfokus pada perdagangan alat tulis,
buku dan perlengkapan perkantoran. Sumurboto Stationery memiliki banyak data transaksi
penjualan namun belum dikelola menjadi sebuah informasi. Data transaksi penjualan tersebut
memiliki informasi pola pembelian konsumen untuk proses data mining. Tugas akhir ini
melakukan analisis aturan asosiasi yang dapat meningkatkan strategi bisnis dalam peletakkan
produk-produk yang disesuaikan dengan pola pembelian konsumen di Sumurboto Stationery.
Output tugas akhir ini dikembangkan dengan menggunakan metode analisis aturan asosiasi dengan
algoritma apriori dan dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySql untuk
mengelola basis data. Nilai asosiasi dapat dihasilkan dengan mengkombinasikan jenis-jenis
produk dengan data transaksi yang ada di basis data. Data yang digunakan dalam aplikasi ini
berjumlah 2.000 data transaksi dan diperoleh dari Sumurboto Stationery. Hasil dari proses data
mining yang didapatkan berupa penataan item produk dapat disesuaikan dengan aturan asosiasi
agar sesuai dengan pola pembelian konsumen.
Kata Kunci : Sumurboto Stationery, Pola Pembelian, Data Mining, Aturan Asosiasi, Algoritma
Apriori
ABSTRACT
Sumurboto Stationery is a line of business that focuses on stationeries, books and office supplies.
Sumurboto Stationery has a lot of sales data transaction but have not been managed into an
information. The transaction data has information consumer purchasing patterns to the data mining
process. This thesis is analyzing the association rules to improve business strategy in placing the
products to be matched with consumer purchasing patterns in Sumurboto Stationery. Output of
this thesis is developed by using association rules analysis method with the apriori algorithm
and is built by using the programming language PHP and MySql for managing database. The value
of the association rules can be generated by combining the association between the
products from the transaction data in the database. The data used in this application amounts to
2,000 transaction data and is obtained from the Sumurboto Stationery. Results obtained data
mining processing is the arrangement of the product items can be customized with association
rules to fit the purchasing patterns of consumers.
Keywords: Sumurboto Stationery, Purchasing Patterns, Data Mining, Association Rules, Apriori
Algorithm
451F16IV | 451 F 16 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain