DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN DENGAN ALGORITMA APRIORI

Data mining adalah suatu penemuan yang bermanfaat dan bermakna atau suatu proses menganalisis suatu data dari berbagai penemuan dan di rangkum untuk menjadi suatu informasi yang bermanfaat.

Algoritma apriori adalah Algoritma Apriori adalah bagian dari sebuah metode Association Rule, yang berfungsi untuk menemukan kombinasi item berdasarkan barang yang dibeli oleh pelanggan.

Data Mining menurut sumber lain adalah  proses menemukan sesuatu yang memiliki arti dari suatu pola dan tren yang acak, cara data mining memilih pola dan tren yang ada yaitu dengan cara memilih-milih data yang berukuran besar yang berada di dalam penyimpanan database, menggunakan teknologi pengenalan pattern serta teknik matematika dan statistik

Algoritma Apriori 
Analisis assosiasi atau assiciation rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan

suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik banyak perhatian peneliti untuk

menghasilkan algoritma yang efesien adalah analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining).

Support adalah nilai penunjang atau presentase kombinasi sebuah item dalam database. Sedangkan

confidence adalah nilai kepastian yaitu kuatnya hubungan antar item dalam sebuah apriori. Confidence bisa dicari setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan.enting atau tidaknya suatu assosiasidapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu: support dan confidence. 

 

Pada bidang penjualan Algoritma Apriori sudah banyak diterapkan karena dianggap bisa menjadi solusi atas permasalahan yang terdapat di penjualan tersebut, selain itu Algoritma ini dianggap sangat penting karena bisa mempermudah konsumen itu sendiri

Data Mining dengan metode Algoritma Apriori sudah dilakukan oleh Indomaret  salah  satu  swayalan  yang  sedang  berkembang  memiliki  jaringan  minimarket  yang menyediakan  bahan  pokok sehari-hari.  Lebih dari  3.500  jenis  produk  makanan  dan non-makanan tersedia dengan  harga bersaing,  memenuhi hampir semua kebutuhan  konsumen sehari-hari. Dengan jumlah transaksi yang cukup besar, perusahaan membutuhkan alat bantu analisis untuk memberikan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dalam penentuan tata letak barang, barang apa yang paling diminati oleh konsumen dan lain-lain. Perkembangan dan persainga dalam dunia bisnis perdagangan serta kemajuan teknologi informasi merupakan suatu hal yang saling terkait, dalam ketatnya persaingan pasar untuk memenuhi tuntutan pelanggan yang semakin tinggi. Perusahaan memerlukan strategi dan kecerdasan bisnis untuk dapat memenuhi keinginan pelanggan dan tuntutan pasar dan Algoritma Apriori dianggap bisa menjadi solusi.

Analisa data dengan menggunakan algoritma apriori dapat dilakukan dengan beberapa tahap,

dimulai dengan pengelompokan data transaksi. Tahapan-tahapan algoritma sistem dalam proses mining

data :

1. Menentukan nilai minimum support dari tiap item

2. Menentukan nilai minimum support 2 item set

3. Menentukan nilai minimum confidence

4. Pembentukan aturan asosiasi (association rules) 

 

Dalam penjualan  barang (produk)  perusahaan sering mengalami  masalah karena tingkat belanja konsumen yang tidak beraturan. Penentuan tata letak produk makanan dan minuman dilakukan untuk mempermudah konsumen dalam mencari produk makanan dan minuman sehingga tidak mengecewakan  para konsumen dalam mencari letak barang produk mana yang cocok digabungkan dengan produk lain yang    sering  diminati  konsumen  sehingga  para konsumen  bisa  menghemat waktu.  Berdasarkan permasalahan yang  dihadapi perusahaan, maka  dibutuhkan alat bantu  analisis data mining. Saat  ini pemanfaatan data-data  yang dimiliki belum maksimal,  baru sebatas untuk pembuatan  laporan. Data transaski penjualan yang terkumpul  dan tersimpan dapat memberikan pengetahuan yang bermanfaat bagi pengambil keputusan dalam melakukan usaha-usaha yang terkait dengan peningkatan penjualan dengan melakukan promosi yang tepat dan mengetahui kebiasaan berbelanja para customer.

Opini saya tentang pembahasan di atas bisa juga diterapkan di Warung-warung karena metode Apriori ini sangat klasik dan dapat dengan mudah kita mengetahui apa yang akan konsumen beli dalam arti lain kita dapat mengetahui jika seorang konsumen membeli item A atau B punya banyak kemungkinan 50% dia akan melihat atau membeli item C, cara ini sangat mudah dengan adanya data transaksi dan efisien dengan adanya transaksi tersebut, maka dari itu dengan metode ini kita bisa lebih tahu jika seseorang membeli sabun mandi maka besar kemungkinan dia akan membeli shampo juga, dan jika hal ini diterapkan diwarung-warung maka jika seseorang membeli indomie maka dapat dipastikan hampir 50 persen dia akan membeli beserta saos atau telur juga.

Referensi :

1. https://www.researchgate.net/publication/328577463_Data_Mining_Penjualan_Produk_Dengan_Metode_Apriori_Pada_Indomaret_Galang_Kota
2. https://garudacyber.co.id/artikel/898-pengertian-data-mining-dan-contohnya
3.  https://docplayer.info/37108957-Kata-kunci-data-mining-algoritma-apriori-aturan-asosiasi-transaksi-penjualan-indomaret.html