Pengolahan Data Mining Terhadap Penjualan Menngunakan Algoritma Apriori pada Toko Alfamart Mulya Asri Tulang Bawang Barat

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi dari hasil pengamatan, saat ini dalam melakukan transaksi penjualan Alfamart Mulya Asri Tulang Bawang Barat sudah menggunakan system komputerisasi pada transaksi penjualan dan mencatat data transaksi yang ada, namun data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip dan menjadi data PO saja sehingga belum bisa digunakan sebagai data untuk melakukan prediksi hasil penjualan barang yang akan datang dan menjadi data valid sebagai arsipan data penjualan barang yang paling diminati oleh konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah penerapan data mining untuk memprediksi hasil penjualan barang yang paling diminati oleh konsumen dan mencari hubungan keterkaitan antar itemset barang yang menjadi bahan penelitian pada Toko Alfamart Mulya Asri Tulang Bawang Barat.

Dari penerapan data mining tersebut dapat diketahuia bahwa data yang diolah dengan menggunakan Algoritma Apriori untuk mendapatkan hasil prediksi penjualan barang. Dengan melakukan frequent itemset dengan menggunakan teknik role asosiasi , dan menentukan kandidat yang mungkin muncul dan memperhatikan minimum support dan minimum confidence.

Berdasarkan hasil dari penerapan aplikasi atau tools prediksi penjualan barang yang menggunakan Tanagra 1.4 maka didapatkan hasil yang sama dengan perhitungan manual pada Microsoft excel. Pada penerapan data mining untuk prediksi penjualan (Study Kasus Alfamart Mulya Asri Tulang Bawang Barat ) peneliti mendapatkan hasil 17 aturan association rules dengan aturan minimal support 30% dan minimal Confidence 60%.