Implementasi Data Mining Dalam Prediksi Penjualan Sembako Menggunakan Metode Apriori
DOI:
https://doi.org/10.59435/jimnu.v2i3.442Keywords:
Data Mining , Algoritma Apriori, SembakoAbstract
Data mining membantu mengungkap informasi penting dari data besar untuk mendukung keputusan bisnis. Data mining dengan metode Apriori untuk memprediksi penjualan sembako memiliki tingkat akurasi yang cukup dalam menyelesaikan masalah.. Metode Apriori digunakan untuk menemukan pola produk yang sering dibeli bersama dalam transaksi penjualan sembako di sebuah supermarket. Hasil analisis memberikan wawasan tentang kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga membantu perencanaan strategi penjualan yang lebih efektif. Apriori terbukti mampu mengidentifikasi aturan asosiasi yang signifikan dan berguna untuk memprediksi pola pembelian di masa depan dan meningkatkan penjualan.
Downloads
References
Andini, Y., Hardinata, J. T., & Purba, Y. P. (2022). Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar Menggunakan Metode Apriori. Jurnal TIMES, 11(1), 9–15. https://doi.org/10.51351/jtm.11.1.2022661
Fauzy, M., Saleh W, K. R., & Asror, I. (2016). Penerapan Metode Association Rule Menggunakan. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, II(2), 221–227.
Mabrur, L. (2012). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI Program Studi Teknik Informatika Jurnal Komputer dan Informatika ( KOMPUTA ). Jurnal Komputer Dan Informatika (KOMPUTA), 1, 53–57.
Mahena, Y., Rusli, M., & Winarso, E. (2015). Prediksi Harga Emas Dunia sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham Emas menggunakan Teknik Data Mining. Kalbiscentia Jurnal Sains Dan Teknologi, 2(1), 36–51.
Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. (2018). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal, 4(2), 151. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.106
Nofianti, A., Yawan, M. Y., & Nazar, M. A. (2023). Implementasi Data Mining dalam Pengolahan Data Transaksi Toko Sembako Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Toko Devan Mart). G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 7(1), 165–173. https://doi.org/10.33379/gtech.v7i1.1962
Nursikuwagus, A., & Hartono, T. (2016). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web. Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 7(2), 701. https://doi.org/10.24176/simet.v7i2.784
Prasetyo, V. R., Lazuardi, H., Mulyono, A. A., & Lauw, C. (2021). Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 7(1), 8–17. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17
Qomariah, S., Ekawati, H., & Belareq, S. (2020). Implementasi Metode Data Mining Apriori Pada Aplikasi Penjualan Pt. Tiga Raksa Satria. Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Dan Matematika, 17(1), 329–338. https://doi.org/10.33751/komputasi.v17i1.1747
Sikumbang, E. D. (2018). Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI (JTK), Vol 4, No.(September), 1–4.
Silalahi, N. (2020). Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Penjualan Prabot Rumah Tangga Menggunakan Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 2(1), 33–38. http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bits/article/view/329
Wibowo, A., & Warnars, S. (2016). Pengembangan Learning Characteristic Rule Pada Algoritma Data Mining Attribute Oriented Induction. Jurnal Sistem Komputer, 6(1), 17–29. http://www.jsiskom.undip.ac.id/index.php/jsk/article/view/104
Yogianto, A., Homaidi, A., & Fatah, Z. (2024). Implementasi Metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Penyakit Jantung. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(3), 1720–1728. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i3.4495
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Ahmad Wahyu Fernando, Zaehol Fatah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
