Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1439Keywords:
Apriori, Association, Data Mining, Market Basket Analysis, RetailAbstract
Pada era teknologi sekarang hampir semua bisnis ritel sudah menggunakan teknologi Point of Sale (PoS), dimana semua transaksi di rekap dalam sebuah database sistem. Data yang disimpan di dalam database dapat diolah untuk meningkatkan penjualan. Dengan mengetahui asosiasi data penjualan, aplikasi dapat memberikan rekomendasi produk yang memungkinkan pelanggan untuk membeli rekomendasi produk tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola asosiasi yang terdapat pada sebuah toko yang sudah menerapkan teknologi PoS. Apabila pola asosiasi tersebut membentuk keterhubungan produk yang relevan dan mendatangkan keuntungan lebih maka metode yang di usulkan akan di terapkan pada aplikasi toko. Algoritma Apriori dapat menemukan pola hubungan produk antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. Hanya saja Algoritma Apriori memiliki kelemahan dalam performa. Penerapan algoritma apriori dapat memperlambat akses transaksi, sehingga perlu pengkajian lebih dalam tentang kebermanfaatan pola asosiasi ini. Pada penelitian ini pola asosiasi dianalisis apakah berpengaruh terhadap peningkatan penjualan. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa pola asosiasi memiliki peran penting dalam peningkatan penjualan. Didapatkan rata - rata asosiasi dengan nilai confidence tertinggi terjadi pada bulan maret, yaitu 0.61 dengan nilai minimal support 0.003. Hal ini sesuai dengan hasil penjualan tertinggi, yaitu sebesar Rp. 295.509.934 pada bulan maret, tahun 2021. Berdasarkan penelitian ini maka penggunaan algoritma apriori pada aplikasi POS perlu diterapkan.
Downloads
References
Forecast Using Association Rule and CRISP-DM Method,†International Journal of Engineering and Techniques, vol. 4, no. 1, pp.
186–192, 2018.
[2] M. Al-Maolegi and B. Arkok, “An Improved Apriori Algorithm For Association Rules,†International Journal on Natural Language
Computing (IJNLC), vol. 3, no. 1, pp. 21–29, 2017.
[3] M. Al-maolegi and B. Arkok, “A N I MPROVED A PRIORI A LGORITHM FOR,†vol. 3, no. 1, pp. 21–29, 2014.
[4] W. Altaf, M. Shahbaz, and A. Guergachi, “Applications of association rule mining in health informatics : a survey,†Artificial
Intelligence Review, 2016.
[5] A. Anggrawan, M. Mayadi, and C. Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan
Algoritma FP-Growth,†MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 125–138,
2021.
[6] M. Syahrir and F. Fatimatuzzahra, “Association Rule Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk
Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori,†MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan
Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 149–158, 2020.
[7] R. Wang, W. Ji, M. Liu, X. Wang, J. Weng, and S. Deng, “Review on mining data from multiple data sources,†Pattern Recognition
Letters, vol. 0, pp. 1–9, 2018.
[8] M. Heydari, “A New Optimization Model for Market Basket Analysis with Allocation Considerations : A Genetic Algorithm Solution
Approach,†no. 2003, 2006.
[9] H. Hruschka, Comparing Unsupervised Probabilistic Machine Learning Methods for Market Basket Analysis. Springer Berlin
Heidelberg, 2019, no. 0123456789.
[10] H. Yu, J. Wen, H. Wang, and L. J. De, “Procedia Engineering An Improved Apriori Algorithm Based On The Boolean Matrix and
Hadoop,†2011.
[11] S. Sulastri, E. Zuliarso, and Y. Anis, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Algoritma Eclat Pada Ahass Akmal Jaya Purwodadi,â€
Dinamik, vol. 22, no. 1, pp. 50–56, 2017.
[12] M. G. Ingle and N. Y. Suryavanshi, “Association Rule Mining using Improved Apriori Algorithm,†International Journal of Computer
Applications, vol. 112, no. 4, pp. 975–8887, 2015.
[13] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.
[14] M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule menggunakan Algoritma Apriori pada Simulasi Prediskis
Hujan Wilayah Kota Bandung,†Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, vol. 2, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[15] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,†RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi
Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018. [Online]. Tersedia: https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280
Implementasi
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Hartono, Khusnul Khotimah, Rokin Maharjan, Improving Detection Accuracy of Brute-Force Attacks on MariaDB Using Standard Isolation Forest: A Comparative Analysis with RotatedVariant , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 25 No. 1 (2025)
- Mohammad Diqi, Ema Utami, Kusrini Kusrini, Ferry Wahyu Wibowo, Leveraging Vector Quantized Variational Autoencoder for Accurate Synthetic Data Generation in Multivariate Time Series , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 3 (2025)
- Aini Suri Talita, Aristiawan Wiguna, Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian (Hate Speech) Pada Kasus Pilpres 2019 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 1 (2019)
- Akmal Setiawan Wijaya, Dhomas Hatta Fudholi, Ahmad R. Pratama, A computational approach in analyzing the empathy to online donations during COVID-19 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Andi Hary Akbar, Heri Wijayanto, I Wayan Agus Arimbawa, K-Means-Based Customer Segmentation with Domain-Specific Feature Engineering for Water Payment Arrears Management , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 25 No. 1 (2025)
- Putu Tisna Putra, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Comparison of Machine Learning Methods for Classifying User Satisfaction Opinions of the PeduliLindungi Application , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Ni Wayan Sumartini Saraswati, I Wayan Agustya Saputra, Sistem Monitoring Tekanan Air pada PDAM Gianyar Berbasis Web , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Muhammad Yunus, PENERAPAN FUZZY EXPERT SYSTEM UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TELINGA, HIDUNG DAN TENGGOROKAN (THT) , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 1 (2015)
- Michelle Cantika Pontoan, Jay Idoan SIhotang, Erienika Lompoliu, Information Security Analysis of Online Education Management System using Information Technology Infrastructure Library Version 3 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Frans Mikael Sinaga, Sio Jurnalis Pipin, Sunaryo Winardi, Karina Mannita Tarigan, Ananda Putra Brahmana, Analyzing Sentiment with Self-Organizing Map and Long Short-Term Memory Algorithms , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
