Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menemukan Association Rules Pada Persediaan Sparepart Motor

Dina Nurhidayanti, Ika Kurniawati

Abstract

Saat ini kompetisi bisnis dalam beragam bidang menjadi sangat erat. Selain pada bidang fashion, hidangan, dan elektronik, bidang pelayanan jasa dan perdagangan pun semakin melambung tinggi, seperti halnya bidang otomotif. Honda Tanabang Motor memiliki banyak data transaksi yang tidak dimanfaatkan untuk menganalisa persediaan barang yang laku atau banyak diminati pelanggan, serta tidak dimanfaatkan menjadi informasi yang berguna untuk strategi marketing. Penulis mencoba mengimplementasi algoritma apriori pada persediaan sparepart, karena algoritma apriori adalah metode yang paling tepat dalam mencari aturan asosiasi barang dan frequent-itemset. Hasil dari pengujian algoritma apriori telah ditemukan 3 (tiga) association rules yakni jika membeli Piece Set Slide maka membeli Busi, jika membeli Lampu Belakang maka membeli Kampas Rem Depan, dan jika membeli Lampu Depan maka membeli Kampas Rem Depan, dengan Nilai Confidence 75% dan Nilai Support 25%. Dengan hadirnya Implementasi Algoritma Apriori, diharapkan menjadi salah satu solusi untuk mempermudah perusahaan agar melakukan pengaturan ulang tata letak sparepart secara berdekatan untuk memudahkan dalam mengambil barang yang akan dikeluarkan, melakukan monitoring terhadap persediaan barang, hubungan antar tiap produk yang dibeli secara bersamaan dan penunjang informasi dalam pemesanan stok barang serta dapat membantu merumuskan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan.  

 

Kata Kunci : Apriori,  Aturan Asosiasi, Data Mining, Persediaan Barang

 

Full Text:

PDF (62-67)

References

W. Tamodia, “Evaluasi Penerapan Sistem Pengendalian Intern Untuk Persediaan Barang Dagangan Pada PT. Laris Manis Utama Cabang Manado,†J. EMBA, vol. 1, pp. 20–29, 2013, doi: 2303-1174.

A. Ahmad, S. Safwan, and A. Munir, “Perancangan Showroom Mercedes Benz Aceh,†J. Ilm. Mhs. Arsit. dan Perenc., vol. 6, pp. 11–15, 2022, doi: 2655-1586.

E. Hutahaean.L, M. Safii, and B. Damanik.E, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Barang,†J. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 3, pp. 173–180, 2020, doi: 10.33387/jiko.

R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,†J. Pendidik. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.

A. G. Syaripudin and E. Faizal, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Obat,†J. Inform. dan Komputer2, vol. 2, no. 1, 2017.

F. A. Fajri, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa,†J. IPTEKS Terap., vol. 10, no. 2, pp. 81–85, 2016, doi: http://dx.org/10.22216/jit.2016.vl0i2.402.

F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,†J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 2620-3553.

R. A. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,†J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.

P. Simbolon Hartinah, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori,†J. Ris. Komput., vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019, doi: 2407-389X.

E. Sikumbang Delima, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,†J. Tek. Komput., vol. 4, no. 1, 2018, doi: 2550-0120.

D. Purnia Silvi and A. Warnilah Ilah, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,†Indones. J. Comput. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017, doi: 2549-7421.

F. Sianturi Ariwisanto, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,†J. Mantik Penusa, vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018, doi: 2580-9741.

E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi, I. Yogyakarta: Deepublish CV Budi Utama, 2020.

J. Rulianto and P. W. Mustika, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Oli Mobil Berbasis Sistem Pencarian Aturan Asosiasi,†J. Sains Komput. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 316–326, 2019, doi: 2549-7200.

D. Jollyta, M. Siddik, H. Mawengkang, and S. Efendi, Teknik Evaluasi Cluster. Yogyakarta: Deepublish CV Budi Utama, 2021.

S. Huber, H. Wiemer, D. Schneider, and S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering applications - a holistic extension to the CRISP-DM model,†Procedia CIRP2, vol. 79, pp. 403–408, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.

DOI: https://doi.org/10.37058/innovatics.v4i2.5300

Refbacks

  • There are currently no refbacks.