PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK FREKUENSI ANALISIS KERANJANG BELANJA PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS DI SWALAYAN KPRI UNIVERSITAS BRAWIJAYA)
ABSTRACT: Penelitian ini
berupaya mengembangkan strategi bisnis peletakkan barang belanjaan yang
disesuaikan dengan pola konsumsi konsumen di Swalayan KPRI Universitas
Brawijaya Malang. Metode yang digunakan adalah Market Basket Analysis (MBA)
dengan memanfaatkan data transaksi penjualan selama bulan Februari 2013. Hasil
peneltian ini adalah sebuah prototipe aplikasi MBA. Pengujian prototipe
dilakukan dengan batasan minimum transaksi (support) sebesar 7 transaksi dan
minimum confidence sebesar 5%. Dengan batasan tersebut, aplikasi MBA membentuk
11 aturan asosiasi. Salah satu aturan asosiasi yang terbentuk adalah jika
membeli gula pasir lokal 1kg, indofood bmb.racik sayur sop 20gr 9117, maka
membeli indofood bmb.racik sy.asem 20gr rsah.463 dengan nilai support = 0,52%
dan nilai confidence = 90,91% yang merupakan aturan dengan nilai confidence
tertinggi. Proses selanjutnya adalah mengkategorikan item yang digunakan
sebagai acuan perbaikan layout, sehingga mendapatkan rekomendasi perbaikan
layout yang menyatakan bahwa gula didekatkan dengan telur, bumbu masak jadi,
dan minyak goreng; minyak goreng didekatkan dengan bumbu masak jadi; telur
didekatkan dengan beras dan mie instant serta minuman didekatkan dengan roti.
Dengan demikian, penataan barang dagangan bisa disesuaikan dengan aturan
asosiasi agar sesuai dengan pola konsumsi konsumen.
Penulis: Heru Dewantara,
Purnomo Budi Santosa, Nasir Widha Setyanto
Kode Jurnal: jptindustridd130079
