ABSTRAKSI

Minimarket Nakula merupakan salah satu minimarket di daerah Bali, dimana setiap harinya melakukan transaksi. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersimpan di database, diharapkan dapat mengetahui kebiasaan konsumen mengenai barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan. Cara yang dapat digunakan untuk mengetahui pengetahuan tersebut menggunakan association rule (aturan asosiasi) dengan bantuan algoritma apriori untuk menghasilkan pola kombinasi antar item.
Pada penelitian ini menggunakan data kode transaksi dan nama barang. Data tersebut akan melalui proses pre-processing yaitu data selection, data cleaning dan data transformation. Setelah tahap pre-processing dihasilkan dataset yang siap di mining menggunakan nilai minimal support dan nilai minimal confidence yang diinputkan oleh user. Proses mining akan membentuk kombinasi 1 itemset (L1), kombinasi 2 itemset (L2), dan kombinasi 3 itemset (L3). Pembentukan L1 dibentuk dari perbandingan nilai yang memenuhi nilai minimal support. Proses pembentukan L2 di bentuk dari penggabungan item L1 dan dihitung nilai support serta confidencenya, jika nilai tersebut tidak memenuhi minimal support dan minimal confidence akan dihapus. Pembentukan L3 dibentuk dari proses yang sama dengan cara pembentukan L2.
Dari 4 kali pengujian dengan jumlah 8088 record dan nilai minimal support dan nilai minimal confidence yang berbeda di ambil 6 rule yang di anggap mempunyai keterkaitan antar barang yang kuat berdasarkan nilai minimal confidence yang besar. Dari 6 rule yang diambil terdapat 1 rule yang dianggap unik yaitu Dunhill Filter 16 dan Paroti Nanas 70.

Kata Kunci : Algoritma Apriori, Asosiation Rule, Data Mining, Minimarket Nakula, Pola Pembelian.

L004741

001.4 DEW p

Tugas Akhir T.I.

Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Pengarsipan