Abstract The sales of photocopy-machine spare part products is increasingly required. To know the number of group sales, a method is needed, e.g. apriori algorithm with a Tanagra software. Apriori algorithm is a type of association rule on data mining. By using Apriori algorithm, group sales can be predicted for increasing the level of sales. Results found that the most popular products were drum dc and toner, with the selling Toner and Drum dc (50% support and 66.67% confidence) or the selling of Drum Dc and Toner (50% support and Value 85.71% confidence). Keywords: Apriori algorithm, Data Mining, Selling Abstrak Penjualan produk sparepart mesin fotocopy semakin diperlukan. Untuk mengetahui produk sparepart mesin fotocopy dengan penjualan terbanyak yang terjual secara bersamaan dibutuhkan metode agar didapatkan informasi baru. Yaitu dengan menggunakan algoritma Apriori dan bantuan tools Tanagra. Algoritma Apriori adalah jenis aturan asosiasi pada data mining. Dengan menggunakan perhitungan algoritma Apriori maka dapat ditentukan produk sparepart mesin fotocopy yang banyak terjual secara bersamaan yang bermanfaat dalam penyelesaian strategi pemasaran agar lebih meningkatkan tingkat penjualan. Dari hasil penelitian ini dapat ditemukan produk yang paling banyak terjual yaitu drum dc dan toner, dengan menghasilkan kesimpulan bahwa produk Toner dan Drum dc dengan nilai support 50% dan nilai confidence 66,67% atau produk Drum Dc dan Toner dengan nilai support 50% dan nilai confidence 85,71%. Kata kunci: Algoritma apriori, Data mining, Penjualan
Meningkatnya pengguna internet membuat semakin meningkat pula pembelian barang secara online. Baik pembeli, maupun penjual yang menggunakan transaksi secara online dalam pengiriman barangnya dapat menggunakan 2 metode pengiriman barang, yaitu bertemu secara langsung, atau mengunakan jasa pengiriman barang. Dan sebagai pengguna online shop juga pastinya akan sangat bingung dan kesulitan dalam memilih jasa pengiriman barang sehingga mempertimbangkan faktor lain dalam memilih jasa pengiriman barang. Mulai dari harga, pengemasan barang, lama pengiriman barang, banyaknya cabang, layanan sistem hingga pelayanan membuat pengguna online shop bingung dalam memilih jasa pengiriman barang terbaik sesuai kebutuhan pengguna. Oleh karena itu pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari jenis pengiriman terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk melakukan perhitungan pada kasus pemilihan jenis barang terbaik.
Ketersediaan tiket untuk penumpang merupakan salah satu faktor yang sangat penting dalam bidang usaha transportasi jasa angkutan kapal penumpang. Dalam menjalani proses bisnisnya, masalah yang terjadi di Cabang-Cabang PT Pelayaran Nasional Indonesia adalah menipisnya stok blanko tiket terutama pada masa peak season, sedangkan ketika Cabang membutuhkan blanko tiket tersebut, distribusi blanko tiket mengalami hambatan di bagian ekspedisi yang merupakan faktor eksternal yang tidak bisa dikontrol secara langsung. Dalam penelitian ini akan menggunakan metode apriori. Untuk melakukan proses asosiasi awalnya data mentah di preprocessing untuk memperoleh jumlah tiket yang terjual dari tiap-tiap kapal yang ada di cabang Makassar. Kemudian hasil tersebut dibagi berdasarkan periode perbulannya. Selanjutnya dilakukan dengan algoritma apriori dan terbagi menjadi 2 bagian yaitu gabungan 2 itemset dan 3-itemset yang memenuhi minimum support dan minimum confidence. Algoritma Apriori menghasilkan aturan asosiasi antar item pada bulan Januari 2018 sampai dengan Desember 2018 diketahui pola penjualan tiket kapal bahwa jika membeli tiket KM Lambelu maka akan membeli tiket KM Bukit Siguntang secara bersamaan dengan nilai support 75% dan nilai confidence 90%.
Service to customers is an important aspect of the sustainability of a company. To provide satisfaction to customers requires loyalty in service implementation in order to create a good impression for the company. The increasingly tight business competition requires companies toalways provide improvements in every aspect. Ignoring a complaint not only wastes a golden opportunity, but it can also pose a threat to the company. So it can be realized that customer complaints are something that must be considered, as well as how we respond to customer complaints. This study aims to build a customer complaint information system by implementing a systematic, integrated, and measurable service. The customer complaint handling system implements the linear sequential development method (waterfall). The stages carried out are system requirements analysis, design, coding, and system testing. The resulting system can make it easier for customers to complain about the obstacles that occur and help the company respond to complaints systematically.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.