Implementasi Algoritma Apriori Untuk Market Basket Analysis Berbasis R

  • Thomas Brian Universitas Trunojoyo Madura
  • Ardhi Sanwidi
Keywords: Apriori, Data Mining, Market Basket Analysis, R

Abstract

Semakin banyak transaksi penjualan maka diperlukan suatu sistem untuk menghasilkan informasi yang penting. Inovasi ini akan banyak memecahkan masalah di bidang sales marketing dan inventory, karena produk yang tidak begitu laku jika dipasangkan dengan tepat akan naik nilai penjualannya. Namun mencari asosiasi membutuhkan proses yang rumit karena masalah kombinasi produk yang besar apalagi jika bisnis ritel tersebut memiliki ribuan produk. Apriori adalah algoritma data mining untuk mencari hubungan antar item pada market basket analysis. Dengan menemukan pola transaksi penjualan maka diharapkan nilai bisnis meningkat. Pada proses yang dilakukan pada penelitian ini diimplementasikan menggunakan R dengan function apriori untuk mengolah data. Dimulai dari pembacaan dataset sampai dengan menemukan rekomendasi dari sistem yang sudah dibuat menggunakan function di R. Menentukan nilai support, confidence dan lift berpengaruh untuk menemukan itemset terbaik untuk penjualan selanjutnya. Uji coba yang sudah dilakukan dengan dataset transaksi menunjukkan hasil terbaik pada filter nilai support = 0,1 confidence = 0,8 dan lift > 1.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Nursikuwagus, T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Jurnal SIMETRIS, vol. 7, no. 2, hal. 701-706, 2016.
S.F. Rodiyansyah, “Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,” Infotech Journal, vol. 1, no. 2, 2016.
W. Aprianti, K.A. Hafidz, M.R. Rizani, “Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,” Limits Journal, vol. 14, no. 2, hal. 57-67, 2017.
A.A. Arafah, I. Mukhlash, “The Application of Fuzzy Association Rule on Co-Movement Analyze of Indonesian Stock Price,” Procedia Computer Science, vol. 59, hal. 235-243, 2015.
J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Edisi kedua, San Francisco, CA: Elsevier inc., 2006.
R.T. Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer, Edisi pertama, Yogyakarta: CV. Gava Media, 2017, hal. 65.
Y. Cohen, J.Y. Cohen, Statistics and Data with R: An applied approach through examples. United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd., 2008.
J.M. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science. Version 1.0rc2. Wartburg College Printing Services, 2002.
Hendri, Cepat Mahir Python. 2003, http://www.IlmuKomputer.com.
H.N. Wulandari, N.W. Rahayu, “Pemanfaatan Algoritma Apriori untuk Perancangan Ulang Tata Letak Barang di Toko Busana,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), vol. 1, no. 1, 2014.
S. Susanto, D. Suryadi, Pengantar Data Mining: Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi Offset, 2010.
Published
2018-06-30
Section
Articles
Abstract viewed = 444 times
PDF downloaded = 1228 times