PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK

Abstract

Penelitian ini di latar belakangi dari hasil pengamatan, saat ini dalam melakukan transaksi penjualan rata-rata sudah menggunakan sistem terkomputerisasi dan mencatat data transaksi yang ada, namun data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip saja sehingga belum bisa digunakan sebagai data untuk memprediksi hasil penjualan produk yang akan datang yang lebih diminati konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapka data mining untuk memprediksi hasil penjualan produk yang lebih diminati konsumen dan mencari hubungan keterkaitan antar itemset.  Dari penerapan data mining tersebut data diolah dengan menggunakan algoritma apriori untuk dapat memprediksi hasil penjualan produk. Dengan cara melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule. Dengan menentukan kandidat yang mungkin muncul dan memperhatikan minimum support dan minimum confidence.  Pada penerapan data mining untuk prediksi penjualan produk (peneliti berhasil menemukan 14 aturan association rules dengan aturan min support 30% dan min confidence 65%.