Penerapan Metode Market Basket Analisis Dengan Algoritma Apriori Pada Toko Ritel Elektronik

Authors

    Kevin Brighton( 1 ) Susanto Hariyanto( 2 )

    (1) Universitas Buddhi Dharma
    (2) Universitas Buddhi Dharma

DOI:


https://doi.org/10.32877/bt.v7i1.1417

Keywords:


Algoritma Apriori , Market Basket Analisis, RapidMiner, Strategi Pemasaran, Toko Ritel

Abstract

Pesatnya perkembangan industri ritel elektronik memunculkan kebutuhan untuk memahami pola pembelian konsumen secara lebih mendalam. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk menerapkan metode Market Basket Analysis dengan menggunakan algoritma Apriori guna mengidentifikasi pola asosiasi dalam transaksi pembelian di Toko Ritel Elektronik Sumber Makmur. Penelitian ini melibatkan akumulasi data sampel transaksi penjualan dengan bentuk fisik yaitu, bon/nota dari periode kurang lebih satu bulan. Pengembangan ini dapat digunakan oleh manajemen toko untuk meningkatkan efesiensi penempatan produk, serta memberikan rekomendasi barang kepada pelanggan. Penerapan Market Basket Analysis dengan algoritma Apriori diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional toko serta memberikann pemahaman praktis tentang perilaku pembelian konsumen yang bisa menjadi pedoman bagi pihak toko ritel. Proses analisis menggunakan algoritma Apriori menghasilkan aturan asosiasi yang menggambarkan hubungan antar produk yang sering dibeli bersama. dengan menggunakan sampel data dari priode 4 Juni 2023 hingga 4 Juli 2023 dan peneliti medapatkan hasil yang serupa antara perhitungan dengan RapidMiner dengan perthitungan manual dengan menggunakan ketentuan minimal support 0,2 atau 20% dan minimal confidence 0,6 atau 60%. Dengan demikian, metode analisis ini diharapkan dalam meningkatkan strategi pemasaran dan manajemen stok. Sebagai rekomendasi, toko dapat terus mengoptimalkan hasil analisis ini  untuk merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan memperkuat posisi di pasar yang kompetitif.

Downloads

Download data is not yet available.

References

P. Dwi Cahya and D. Durbin Hutagalung, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Produk Sembako Berbasis Web (Studi Kasus: Warung Abah Murdika),” J. Ilmu Komput. dan Pendidik., vol. 1, no. 6, pp. 1465–1469, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic

I. Eldapendra, “Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web Toko Satunusa Ritel Tanjungpinang,” J. Bangkit Indones., vol. 9, no. 1, pp. 126–136, 2020, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v9i1.143.

I. A. Ashari, A. Wirasto, D. Nugroho Triwibowo, and P. Purwono, “Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 3, pp. 701–709, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.

S. Nugroho Setyo Aji, A. Restu Adji, D. Setiaji, T. Agustin, P. Studi Informatika STMIK Amikom Surakarta, and J. Tengah, “SEMINAR NASIONAL AMIKOM SURAKARTA (SEMNASA) 2023 Perancangan Sistem Kasir dan Inventory Berbasis Web dengan Metode Rapid Application Development untuk Meningkatkan Manajemen Stok Barang pada Toko Ritel Skala Kecil,” Semin. Nas. Amikom Surakarta, no. November, pp. 675–684, 2023.

A. Triayudi, “Penerapan Algoritma Apriori Data Mining Untuk Menentukan Penyusunan Layout Barang Pada Toko Ritel,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 1123–1128, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2303.

A. N. Rahmi and Y. A. Mikola, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus:Toko Bakoel Sembako),” Inf. Syst. J., vol. 4, no. 1, pp. 14–19, 2021, [Online]. Available:https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/561

G. Jitri Pabutungan and H. Dwi Purnomo, “Analisa Market Basket Analysis untuk Melihat Pola Transaksi Customer Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, pp. 966–974, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6152.

G. Setiawan, D. S. D. Putra, and H. Wijaya, “Aplikasi Data Mining Berbasis Web Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Pembelian Barang Pada PT Menara Bahagia Bersama,” Algor, vol. 3, no. 2, pp. 1–11, 2022, doi: 10.31253/algor.v3i2.1020.

M. Hanif, B. K. Pamungkas, B. A. Simu, and M. Sentono, “Strategi Promosi Paket Penawaran Barang Untuk Kebutuhan Hotel Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 78–85, 2023.

F. Freddie, Y. Kurnia, R. Arijanto, and Y. Yakub, “Perancangan Aplikasi Web Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pembelian Konsumen PT Cipta Tunggal Elektronik,” Algor, vol. 3, no. 1, pp. 71–82, 2021, doi: 10.31253/algor.v3i1.640.

Ismail Setiawan, “Komparasi Kinerja Integrated Development Environment (IDE) Dalam Mengeksekusi Perintah Python,” SATESI J. Sains Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 52–59, 2022, doi: 10.54259/satesi.v2i1.784.

G. Gunawan, “Data Mining Using Crisp-Dm Process Framework on Official Statistics: a Case Study of East Java Province,” J. Ekon. dan Pembang., vol. 29, no. 2, pp. 183–198, 2021, doi: 10.14203/jep.29.2.2021.183-198.

I. B. Brandusoiu and G. I. Toderean, Support Vector Machines for Churn Prediction in the Mobile Telecommunications Industry., no. May. 2020.

S. Lestari and A. Damaiyanti, “… Algoritma Apriori Untuk Menentukan Penjualan Barang IT pada PT. Javas Karya Tungga Jakarta Selatan: Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Algoritma …,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 237–242, 2023, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/view/1382%0Ahttp://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/download/1382/1054

Sutisna and N. M. Yuniar, “Klasifikasi Kualitas Air Bersih Menggunakan Metode Naïve baiyes,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 243–246, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1383

D. Kurniadi, F. Nuraeni, and S. M. Lestari, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Feature Forward Selection dan SMOTE Untuk Memprediksi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Sarjana,” J. Sist. Cerdas, vol. 5, no. 2, pp. 63–82, 2022, doi: 10.37396/jsc.v5i2.215.

C. Aldama and M. Nasir, “Klasifikasi penyakit Diabetes menggunakan metode support vector machine pada Rumah Sakit Umum Prabumulih,” J. Ilm. Betrik, vol. 14, no. 02, pp. 376–383, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/117

J. W. Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.

I. Soliani and S. Juanita, “Grouping the Prevalence of Disease Cases By Age in Bandung City Hospitals Using K-Means,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 6, pp. 1647–1654, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.430.

E. Hafrida, F. Sari, D. Desyanti, and S. Nurjannah, “Data Mining Pembentukan Pola Penggunaan Alat Kontrasepsi Dengan Metode Association Rule,” METHOMIKA J. Manaj. Inform. dan Komputerisasi Akunt., vol. 4, no. 1, pp. 186–191, 2020, doi: 10.46880/jmika.v4i2.210.

Downloads

Published

2024-08-20

How to Cite

[1]
Kevin and S. Hariyanto, “Penerapan Metode Market Basket Analisis Dengan Algoritma Apriori Pada Toko Ritel Elektronik”, bit-Tech, vol. 7, no. 1, pp. 37–46, Aug. 2024.

Issue

Vol. 7 No. 1 (2024): bit-Tech

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 bit-Tech

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

I hereby assign and transfer to bit-Tech all exclusive copyright ownership rights to the above work. This includes, but is not limited to, the right to publish, republish, downgrade, distribute, transmit, sell, or use the work and other related materials worldwide, in whole, or in part, in all languages, in electronic, printed, or any other form of media, now known or hereafter developed and reserves the right to permit or license a third party to do any of the above. I understand that this exclusive right will belong to bit-Tech from the date the article is accepted for publication. I also understand that bit-Tech, as the copyright owner, has sole authority to license and permit reproduction of the article. I understand that, except for copyright, any other proprietary rights associated with the work (e.g. patents or other rights to any process or procedure) must be retained by the author. In addition, I understand that bit-Tech permits authors to use their papers in any way permitted by the applied Creative Commons license.

DOI : https://doi.org/10.32877/bt.v7i1.1417
Abstract views: 128 / PDF downloads: 183