Manajemen Inventory pada Industri Alat Pengaman Diri (APD) Menggunakan Algoritma Apriori

Misbahul Munir, Moch. Kalam Mollah, Pratama Sandi Alala

Abstract

Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining yang dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu item dengan item yang lainya dalam suatu dataset, pola hubungan atau kombinasi adalah suatu hal yang penting dalam menentukan strategi penjualan. Masalah yang sering terjadi perusahaan atau toko tidak mengetahui kombinasi item tersebut, tidak ada program yang mendukung untuk menunjukkan frekuensi dari itemset yang dibeli secara berkala. Tujuan pada penelitian ini adalah menemukan kombinasi itemset pada setiap transaksi yang terjadi dengan nilai confidence yang tinggi, sehingga bisa di pastikan bahwa itemset tersebut adalah item yang sering di beli oleh pelanggan. Manfaat yang bisa diambil perusahaan atau toko adalah mendapatkan hasil kombinasi dari dataset yang sudah di sediakan untuk di lakukan pengujian. Dari pengujian yang sudah dilakukan menggunakan minimum confidence 60%, dengan nilai minimum support maksimal 6 bisa menghsilkan 3 kombinasi item 100% & minimum support maksimal 7 bisa menghasilkan 2 kombinasi item 100%.

Full Text:

download

References

Chengyu, X. (2010). Research and improvement of apriori algorithm for association rules. Proceedings - 2010 2nd International Workshop on Intelligent Systems and Applications, ISA 2010, 0–3. https://doi.org/10.1109/IWISA.2010.5473473

Du, J., Zhang, X., Zhang, H., & Chen, L. (2016). Research and improvement of Apriori algorithm. 6th International Conference on Information Science and Technology, ICIST 2016, 117–121. https://doi.org/10.1109/ICIST.2016.7483396

Dwika Putra, E., Husni Rifqo, M., & Hardianto, D. (2022). Apriori Algorithm Implementation on Market Basket Analysis (MBA) of Mobile Phone Accessories Implementasi Algoritma Apriori Pada Market Basket Analysis (MBA) Aksesoris Telepon Seluler. Jurnal Komitek, 2(2), 373–382. https://doi.org/10.53697/jkomitek.v2i2

Erwansyah, K., Andika, B., & Gunawan, R. (2021). Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 4(1), 148. https://doi.org/10.53513/jsk.v4i1.2628

Gumilang, J. R. (2021). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Konter Berbasis Web. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 1(2), 226–233. https://doi.org/10.33365/jatika.v1i2.612

Heydari, M., & Yousefli, A. (2017). A new optimization model for market basket analysis with allocation considerations: A genetic algorithm solution approach. Management and Marketing, 12(1), 1–11. https://doi.org/10.1515/mmcks-2017-0001

Karimtabar, N. (2020). An Extension of the Apriori Algorithm for Finding Frequent Items. 1–5.

Maske, A., & Joglekar, B. (2018). Survey on Frequent Item-Set Mining Approaches in Market Basket Analysis. Proceedings - 2018 4th International Conference on Computing, Communication Control and Automation, ICCUBEA 2018, 1–5. https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2018.8697776

Nengsih, W. (2015). A comparative study on market basket analysis and apriori association technique. 2015 3rd International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2015, 461–464. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2015.7231468

Pukach, P., & Shakhovska, K. (2017). The mathematical method development of decisions supporting concerning products placement based on analysis of market basket content. 2017 14th International Conference The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics, CADSM 2017 - Proceedings, 347–350. https://doi.org/10.1109/CADSM.2017.7916147

Robby Setiawan, R., & Jananto, A. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Penyedia Pupuk Non Subsidi Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal TEKNO KOMPAK, 17(1), 13–24.

Setiabudi, D. H., Budhi, G. S., Purnama, I. W. J., & Noertjahyana, A. (2011). Data mining market basket analysis’ using hybrid-dimension association rules, case study in Minimarket X. Proceedings of the International Conference on Uncertainty Reasoning and Knowledge Engineering, URKE 2011, 1, 196–199. https://doi.org/10.1109/URKE.2011.6007796

Wahyuni, S., Sulistianingsih, I., Hermansyah, Hariyanto, E., & Cindi Veronika Lumbanbatu, O. (2021). Data Mining Prediksi Minat Customer Penjualan Handphone Dengan Algoritma Apriori. Jurnal Unitek, 14(2), 10–19. https://doi.org/10.52072/unitek.v14i2.243

Yang, J., Huang, H., & Jin, X. (2017). Mining web access sequence with improved apriori algorithm. Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering and IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing, CSE and EUC 2017, 1, 780–784. https://doi.org/10.1109/CSE-EUC.2017.154

Ye, F. (2020). Research and application of improved APRIORI algorithm based on hash technology. Proceedings of 2020 Asia-Pacific Conference on Image Processing, Electronics and Computers, IPEC 2020, 64–67. https://doi.org/10.1109/IPEC49694.2020.9115141

DOI: https://doi.org/10.31284/j.integer.2023.v8i2.5029

Refbacks

  • There are currently no refbacks.