ANALISIS DAN IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN PADA KANTIN UNIVERSITAS TANRI ABENG

Abstract

Abstrak. Data Mining digunakan untuk ekstraksi informasi penting yang tersembunyi dari dataset yang besar. Dengan adanya data mining, maka akan didapatkan suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data – data yang banyak jumlahnya. Pada penelitian ini akan dilakukan suatu analisa terhadap data dengan Data Mining menggunakan Metode Algoritma Apriori untuk meningkatkan penjualan di Kantin Universitas Tanri Abeng. Analisis ini diharapkan dapat membantu Penjual di Kantin Universitas Tanri Abeng untuk merencanakan strategi penjualan produk yang ditawarkan pada menu makanan yang dijual. Algoritma apriori adalah salah satu bagian dari analisis asosiasi, algoritma ini dipilih untuk menghasilkan suatu aturan asosiasi (association rule) dari hasil transaksi penjualan makanan di Kantin Universitas Tanri Abeng. Dalam menentukan aturan asosiasi (association rule), identifikasi item-item perlu dilakukan untuk mengkombinasikan beberapa menu yang mungkin dibeli oleh konsumen. Penentuan ini dimulai dari satu item hingga beberapa item, selanjutnya item set akan menghasilkan aturan asosiasi (association rule) dan nilai kepercayaan. Melalui perhitungan yang terkandung dalam aturan asosiasi (association rule), maka dapat disimpulkan bahwa hanya ada beberapa produk makanan yang dibeli dengan probabilitas tinggi dalam sampel transaksi penjualan makanan di Kantin Universitas Tanri Abeng. Dengan demikian, analisis asosiasi ini dapat membantu menyiapkan jenis stok makanan apa yang dibutuhkan di masa depan sehingga dapat mengurangi tingkat kehilangan makanan yang kurang diinginkan.

Kata Kunci:Data Mining, Algoritma Apriori, Association Rule

Abstract. Data Mining is used for extracting important information that is hidden from large datasets. With data mining, you will get a jewel of knowledge in a large amount of data collection. In this study an analysis of data by Data Mining will be conducted using the Apriori Algorithm Method to increase sales at the Canteen of Tanri Abeng University. This analysis is expected to help sellers in the Tanri Abeng University Canteen to plan the sales strategy of the products offered on the food menu for sale. A priori algorithm is one part of the analysis of the association, this algorithm was chosen to produce an association rule from the results of food sales transactions at the Canteen of Tanri Abeng University. In determining the association rules, identification of items needs to be done to combine several menus that may be purchased by consumers. This determination starts from one item to several items, then the item set will produce association rules and trust values. Through the calculations contained in the association rules, it can be concluded that there are only a few food products purchased with a high probability in the sample of food sales transactions in the Canteen of the Tanri Abeng University. Thus, the analysis of this association can help prepare what types of food stocks are needed in the future so as to reduce the level of food loss that is less desirable.

Key words: Data Mining, Algoritma Apriori, Association Rule