Nalisa Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Mobil Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori (Studi Kasus : Di Pt. Idk 1 Medan)

Abstract

PT. IDK 1 adalah salah satu kantor cabang dealer mobil honda yang menjual berbagai tipe varian mobil honda matic maupun manual dan suku cadang sepeda motor. Setiap penjualan atau barang yang terjual akan dilakukan penginputan secara database secara langsung yang terhubung langsung dengan kantor pusat. Akan tetapi PT. IDK 1 tidak mengetahui pasangan barang suku cadang yang sering dibeli secara bersamaan. Saat stok suku cadang yang jumlahnya tinggal sedikit, kantor hanya meminta kiriman stok suku cadang tersebut dari kantor pusat tanpa mengetahui suku cadang yang lain yang jika suku cadang tersebut dibeli maka suku cadang yang lain juga dibeli. Hal itu dinilai mempersulit saat penyetokan barang karena banyaknya jenis dari suku cadang mobil. Teknik Data mining telah banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang ada salah satunya dengan penerapan algoritma A-Priori untuk mendapatkan informasi tentang asosiasi antar produk dari suatu database transaksi. Data transaksi penjualan suku cadang mobil honda di PT. IDK 1 dapat diolah kembali menggunakan aplikasi Data mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang kuat antar itemset penjualan suku cadang sehingga bisa memberi rekomendasi penyetokan barang dan mempermudah dalam penataan atau penempatan barang yang kuat berkaitan saling ketergantungan.

Metode Asosiasi Data Mining Untuk Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori

“…Teknik Data mining digunakan untuk mengatasi permasalahan tentang banyaknya jumlah data yang ada, salah satunya dengan penerapan algoritma apriori untuk mendapatkan informasi tentang asosiasi antar produk dari suatu database transaksi. Data transaksi penjualan kemudian diolah dengan menggunakan aplikasi Data mining sehingga didapat aturan asosiasi keterkaitan yang kuat antar itemset penjualan suku cadang dan dapat menghasilkan rekomendasi penyetokan barang serta mempermudah penataan atau penempatan barang yang kuat berkaitan saling ketergantungan (Ummi, 2015).…”

“…Interestingness measure yang dapat digunakan data mining adalah: Support adalah ukuran yang menunjukan tingkat ukuran besaran dominasi dari item atau itemset dari total transaksi dan Confidence suatu ukuran dimana menampilkan hubungan antar dua item secara conditonal (Ummi, 2015) Ada beberapa macam pendekatan yang berbeda yang diklasifikasikan sebagai teknik pencarian informasi/pengetahuan dalam KDD. Ada pendekatan kuantitatif, seperti pendekatan probabilistik seperti logika induktif, pencarian pola, dan analisis pohon keputusan.…”

Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Hasil Penjualan Sparepart PC (Studi Kasus : Toko Sentra Computer)

“…Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut [9].…”

Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang dijual di E-commerce OrderMas

“…Dalam sebuah penelitian yang berjudul Analisa Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Mobil dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori, proses asosiasi menggunakan algoritma apriori menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang kuat antar itemset penjualan suku cadang sehingga bisa memberi rekomendasi penyetokan barang dan mempermudah dalam penataan atau penempatan barang yang kuat berkaitan saling ketergantungan [8], Denny Haryanto juga melakukan penelitian pada market basket analysis dengan melakukan pencarian pola relasi penjualan terlebih dahulu sebelum melakukan penawaran, maka penawaran barang yang berpeluang kecil untuk terbeli akan terabaikan untuk ditawarkan [2]. Dalam penelitian lain penerapan data mining untuk market basket analisys menggunakan algoritma Apriori dapat membantu menemukan pola penjualan obat berdasarkan kecenderungan obat yang terjual secara bersamaan, kemudian dari hasil pengujian ini juga dapat membantu pihak apotek dalam mengatur tata letak obat secara berdekatan untuk memudahkan dalam mengetahui keberadaan obat serta dapat membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan persediaan obat [9][10] [11].…”

“…Penulis menggunakan jurnal ilmah, proceedings dan e-book diantaranya adalah "Decision Support on Supply Chain Management System Using Apriori Data Mining Algorithm" [1], "Applications Of Data Mining Techniques In Pharmaceuntical Industry" [3] dan jurnal ilmiah ISSN yang berjudul "Analisa Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Mobil dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori" [8], "Data Mining Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk menentukan Persediaan Obat" [10], serta e-book yang berjudul "Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition" [6], "Discovering Knowledge in Data, an Introduction to Data Maning" [5], "Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition" [4], dan juga beberapa jurnal internasional maupun nasioanal yang mengenai data mining serta ketersediaan dan keterkaitan antar barang menggunakan algoritma apriori lainnya.…”