PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMBANGUN SISTEM PERSEDIAAN
Abstract
Pengelolaan persediaan barang sangat penting untuk dilakukan, karena banyak dampak yang diberikan jika persediaan barang tidak dikelola dengan baik. Pada toko Mitra Sukses Abadi pencatatan persediaan barang masih manual, melihat hal itu menerapkan sistem persediaan barang akan membantu toko dalam pengelolaan persedian barang. Sistem persediaan yang baik dapat memberikan keputusan dari olahan data yang ada, karena itu menerapkan data mining pada sistem persediaan akan membantu dalam membuat suatu keputusan. Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma pada data mining untuk mencari frequent item/itemset pada transaksional database. Dengan menerapkan apriori maka kita dapat mencari hubungan itemset yang satu dengan hubungan itemset yang lain, hasilnya berupa knowledge atau pengetahuan karena bisa di analisis pembelian barang mana yang transaksinya secara bersamaan dengan pembelian barang lainnya sehingga dapat mengantisipasi persediaan stok barang berlebih ataupun kurang. Perhitungan algoritma apriori dari penelitian ini menghasilkan 4 rule , dimana itemset BR13 (pell) dan BR17 (sapu) dengan confidence 57%, itemset BR17 (sapu) dan BR13 (pell) dengan confidence 72,4%, itemset BR13 (pell) dan BR19 (sikat lantai) dengan confidence 55,2%, dan itemset BR19 (sikat lantai) dan BR13 (pell) dengan confidence 85,8%.
Downloads
References
Firnando, I., Dixsen, Tony, Wijaya, V., Surianto, Yanto, E., et al. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting Pada Transaksi Penjualan. Jurnal Mantik Penusa, 3(3).
Nurarofah, E., Herdiana, R., & Nuris, N. D. (2023). Penerapan Asosiasi Menggunakan Algoritma FP-Growth pada Pola Transaksi Penjualan di Toko Roti. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 353-359.
Perdana, R. W., & Meri, R. (2023). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Seprai Menggunakan Algoritma Apriori. JOISIE (Journal Of Information System And Informatics Engineering), 7(1), 144-154.
Sari, Y. N., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2019). Implementation of Data Mining to Predict Food Sales Rate Method using Apirori. International Journal of Computer Applications, 178(35), 22-28.
Suyono, B., Agustin, W., & Efendi, Y. (2018). Pengelolaan Sistem Inventori Pada PT. Indomarco Pristama Menggunakan Analisis Economic Order Quantity. JOISIE (Journal Of Information System And Informatics Engineering, 2(1), 1-9.
Wahyuni, F., & Zahro, H. (2022). Penerapan Teknik Data Mining untuk Menentukan Rencana Strategi Penjualan. JUPITER (Jurnal Pendidikan Teknik Elektro), 7(1), 47-54.
Wijaya, P., & Siddik, M. (2022). Penerapan Association Rule Untuk Menetukan Pola Perilaku Konsumen Dalam Membantu Strategi Penjualan. Jurnal Informatika Kaputama, 6(3), 13-23.
Winarti, D., & Andang, W. (2020). Implementasi Teknik Association Rule Untuk Mengetahui Pola Minat Kerja Sesuai Bidang Keahlian. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 91-97.
Zalukhu, S., & Handrian, I. (2019). Analisa dan perancangan aplikasi sistem inventory (studi kasus: Pt. Cakra medika utama). JSAI, 2(1), 116-122.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.