Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Pembelian Pelanggan Pada Penjualan Martabak Surya Kencana
Article Sidebar
Read Counter : 81
Download : 125
Main Article Content
Abstract
The purpose of this study is to analyze customer buying patterns at Martabak Surya Kencana. The
method used is the Apriori algorithm, the Apriori algorithm is one of the most well-known algorithms
in data mining in finding data patterns or patterns of occurrence/data frequency. Usually the Apriori
algorithm is used to find customer buying patterns at a minimarket based on purchase transactions.
The results of this study are with a minimum support value of 20% and a minimum confidence value
of 70%, it produces 2 rules, namely if you buy Martabak Telor 3 Super Eggs, you will buy Martabak
Sultan Cheese with a support value of 26.8% and a confidence value of 79. 8% and if you buy
"Chocolate Sweet Martabak" then you will buy "Dry Nutella / Ovomaltine / Toblerone Thin
Martabak" with a support value of 24.2% and a confidence value of 78.9%.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
U. N. Kumalasari, I. K. G. D. Putra, and I. P. A. Dharmaadi, “Implementasi Algoritma Apriori
untuk Menemukan Pola Pembelian Konsumen pada Perusahaan Retail,” J. Ilm. Teknol. dan
Komput., vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2020.
N. F. Ulfha and R. Amin, “Implementasi Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pembelian Obat
Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat., vol. 17, no. 2, pp. 396–402,
D. Nofriyansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta:
Deepublish, 2014.
A. M. Siregar and A. Puspabhuana, Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi
dengan RapidMiner. Jawa Tengah: CV Kekata Group, 2017.
E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka. Malang:
Universitas Brawijaya Press, 2018.
N. H. Harani and F. A. Nugraha, Segmentasi Pelanggan Menggunakan Python. Bandung:
Kreatif Industri Nusantara, 2020.
B. Haqi and H. S. Setiawan, Aplikasi Absensi Dosen dengan Java dan Smartphone sebagai
Barcode Reader. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2019.
A. Aziz, I. Setiawan, D. Krisbiantoro, Riyanto, and F. D. Setiawan, Panduan Pemilu Desa
Berbasis Website. Sleman: Deepublish, 2019.
R. A. Sukamto and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi
Objek. Bandung: Informatika Bandung, 2015.
Y. Yudhanto and H. A. Prasetyo, Mudah Menguasai Framework laravel. Jakarta: PT Elex
Media Komputindo, 2019.
Y. Purbadian, Trik Cepat Membangun Aplikasi Berbasis Web dengan Framework
CodeIgniter. Yogyakarta: Andi Offset, 2016.
Dadan and K. Developers, Membuat CMS Multifitur. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2015.
B. Haqi, Aplikasi SPK Pemilihan Dosen Terbaik Metode Simple Additive Weighting SAW
Dengan Java. Yogyakarta: Deepublish, 2019.
D. A. C, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan
Rapid Miner. Jakarta, 2013