Analisis Pola Belanja Pengunjung Mal Dengan Algoritma Apriori

Riyadi, Andri Agung

doi:10.33480/pilar.v14i2.886

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 2 publications

(2 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Pentingnya suatu asosiasi dapat diukur menggunakan dua tolok ukur, yaitu support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sementara confidence (nilai kepastian atau kepuasan) menggambarkan seberapa kuat hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [9].…”

Section: Algoritma Aprioriunclassified

Optimasi Penjualan Toko Kelontong Dengan Menerapkan Algoritma Apriori

Saenafulloh,

Stefani

2023

jati

View full text Add to dashboard Cite

Dalam bisnis toko kelontong, diperlukan strategi yang efektif untuk meningkatkan keuntungan dan menghadapi persaingan dari toko-toko kelontong lain yang memiliki model usaha serupa. Beberapa contoh strategi yang bisa diimplementasikan adalah mempertahankan ketersediaan stok barang yang sering dicari oleh pelanggan, menawarkan produk tambahan kepada pelanggan berdasarkan pembelian sebelumnya, dan mengatur susunan atau layout barang di toko untuk mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan. Untuk mengembangkan strategi ini, data transaksi dari toko kelontong perlu diolah menggunakan metode data mining, khususnya metode Apriori, yang bertujuan mencari aturan asosiasi dari kumpulan data transaksi tersebut. Dari hasil analisis data, didapatkan temuan bahwa persediaan rokok dan kopi sachet harus diperhatikan secara seksama agar stok tidak kosong, sehingga pelanggan tidak kecewa dan tetap loyal. Selain itu, penjual dapat menggunakan informasi support kombinasi dua item atau aturan asosiasi untuk memberikan rekomendasi produk tambahan kepada pelanggan, hal ini dapat meningkatkan peluang penjualan. Penempatan item yang berhubungan secara strategis dalam layout toko juga penting untuk menarik perhatian pelanggan dan mendorong pembelian impulsif. Item-item yang memiliki hubungan erat, seperti sayur dan minyak, sebaiknya ditempatkan berdekatan agar lebih mudah ditemukan oleh pelanggan. Serta usahakan item yang tertera pada tabel asosiasi di tempatkan di tempat yang strategis.

show abstract

Section: Algoritma Aprioriunclassified

Optimasi Penjualan Toko Kelontong Dengan Menerapkan Algoritma Apriori

Saenafulloh,

Stefani

2023

jati

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Algoritma Apriori juga diterapkan oleh A.A Riyadi untuk pihak pengambilan keputusan pada sebuah mal dalam menerimaan calon tenant atau penentuan lokasi tenant di mal. Penelitian tersebut menghasilkan pola kombinasi yang paling tinggi confidence-nya adalah pola jika belanja di tenant kategori General maka akan belanja di tenant kategori Food And Beverage dengan confidence sebesar 50% (Riyadi 2018). K.Tampubolon, dkk juga mengimplementasikan algoritma apriori pada system persediaan alat-alat kesehatan dan melakukan pengujian mengunakan aplikasi Tanagra 1.4 dengan kesimpulan pada teknik Data Mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan alat-alat kesehatan di Apotek Kelambir-2 Medan, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Stick Asam Urat -Stick Gula dan Stick Colestrol-Stick Gula (Reza 2013).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Algoritma Apriori sebagai Penentu Pola Penjualan Produk Jeans

Astuti

Novitasari

2022

J. Ilm. Edutic

View full text Add to dashboard Cite

Pada transaksi penjualan produk yang diminati sangat berpangaruh, sehingga pemilik toko harus bisa mengambil keputusan untuk menentukan jumlah barang yang harus disediakan pada tokonya. Salah satu kasus yang paling sering ditemui, yaitu apabila persediaan atau produksi barang dalam jumlah yang banyak, namun hasil penjualan barang tersebut tidak sebanyak atau sebanding dengan produksi barang. Maka berdasarkan kasus ini, diperlukan sebuah perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek bergantung pada pola penjualan barangnya. Untuk menentukan pola penjualan digunakan algoritma Apriori untuk menghasilkan association rule dalam menentukan atau menyediakan stok barang sesuai kebutuhan konsumen dalam masa mendatang yang lebih efektif. Pada penelitian ini menggunakan 150 data transaksi penjualan dengan cara melakukan pencarian pola penjualan dimana nilai minimal support sama confidence sebagai parameter yang dilihat berdasarkan frequents itemset tertinggi dimana nilai minimal support adalah 10 dan nilai confidence adalah 15, sesuai aturan asosiasi yang terbentuk, nilai tertinggi terdapat dalam produk penjulan chinos panjang dan jeans panjang dengan nilai minimal support 26,67% dan nilai confidence 44,94%. Nilai akurasi menggunakan metode confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 83,33% pada aturan asosiasi dengan pengaturan nilai minimal support 10% dan minimum confidence 15%.

show abstract

“…Sistem rekomendasi pribadi (personalized recommender system) harus mengenal terlebih dahulu setiap pengguna yang ada. Setiap sistem rekomendasi harus membangun dan memelihara user model atau user profile yang berisi ketertarikan pengguna [3]. Sebagai contoh, sistem rekomendasi di sistem Amazon menyimpan setiap transaksi pembelian pelanggan, komentar pelanggan, dan review/rating yang diberikan oleh pelanggan terhadap suatu produk.…”

Section: A Sistem Rekomendasiunclassified

Penerapan Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Produk Properti Berdasarkan Pola Interaksi Pengguna

Nana

Junaedi

2021

antivirus

View full text Add to dashboard Cite

The increasing need for property makes various property companies have to compete to promote the best property options. Information system facilities are one of the main reasons for prospective buyers to get property information that best suits their needs. Each customer has a unique pattern of needs that can be obtained from the search pattern of the information system. This study tries to provide the best property product recommendations using the association rule method. The association rule method itself is a data mining method that is used to provide product recommendations based on user search activity patterns while opening an information system. After the association rule method is applied, the system can provide recommendations for the three best products with an attractive and easy-to-use information system.

show abstract

Analisis Pola Belanja Pengunjung Mal Dengan Algoritma Apriori

Cited by 3 publications

References 2 publications

Optimasi Penjualan Toko Kelontong Dengan Menerapkan Algoritma Apriori

Optimasi Penjualan Toko Kelontong Dengan Menerapkan Algoritma Apriori

Algoritma Apriori sebagai Penentu Pola Penjualan Produk Jeans

Penerapan Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Produk Properti Berdasarkan Pola Interaksi Pengguna

Contact Info

Product

Resources

About