Implementasi Apriori Untuk Menentukan Persediaan Barang Pada CV. Sinar Bintang Asia

Article Sidebar

eProsiding Sistem Informasi
PDF
Published: Dec 17, 2021
Keywords:
persediaan barang, data mining, algoritma apriori, asosiasi

Main Article Content

Rizal Sidiq Al Amin
Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Rangga Sanjaya

Abstract

Ketersediaan barang pada perusahaan sangalaht penting dalam menjaga terpenuhinya keinginan pembeli. CV.Sinar Bintang Asia merupakan perusahaan yang mempunyai persediaan barang yang cukup banyak tetapi dalam menentukan persediaan barang masih menggunakan cara manual dan hasilnyapun lama, permasalahan ini perlu diatasi supaya barang tidak menumpuk karena kesalahan dalam menentukan persediaan barang sehingga menyebabkan kerugian yang cukup banyak. Maka dari itu diperlukan proses data mining yang mampu menentukan jenis warna pakaian mana saja paling laku, dengan metode Algoritma Apriori. Metode apriori diperlukan untuk melihat hubungan antara atribut contohnya jika pembeli membeli warna x maka dia akan membeli warna z juga. Analisis apriori pada penelitian ini syarat minimum supportnya 40% dan juga confidencenya 50%. Hasil penelitian ini untuk menentukan keputusan persediaan barang yang sudah dihitung manual dan Rapidminer dari data laporan transaksi yaitu apabila membeli warna hitam maka membeli warna putih juga dengan nilai support 75% , confidence 75%, kalau membeli warna putih maka membeli warna hitam meiliki support 75% , confidence 100%, apabila membeli warna hitam maka membeli warna navy juga nilainya support 58,3% , confidence 58,3%, seandainya membeli warna navy maka membeli warna hitam meiliki jumlah support 58,3%  dan juga confidence 100%.

Article Details

Issue
Vol. 2 No. 2 (2021): eProsiding Sistem Informasi (POTENSI) 2021
Section
Articles

References

B. Gunawan, M. S. Mubarak, N. Anbar, and R. Sanjaya, “STRATEGI PENGEMBANGAN TEKNOLOGI E-COMMERCE UMKM RUMAH SAYUR LEMBANG MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SWOT,” J. Teknol. DAN OPEN SOURCE, vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2020.

S. Kanti and R. E. Indrajit, “Implementasi Data Mining Penjualan Handphone Oppo Store Sdc Tanggerang Dengan Algoritma Appriori,” Pros. Semnastek, 2017.

D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 302–308, 2020.

M. D. Suheryana, R. Sanjaya, and M. N. Shobary, “Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Pada PT. Ebdesk Teknologi,” Semin Nas Ilmu Pengetah Dan Teknol Komput, 2016.

A. A. Z. Mubarok and R. Sanjaya, “SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG DI PT KHADIJAH INDONESIA,” EProsiding Sist. Inf. POTENSI, vol. 1, no. 1, pp. 363–370, 2020.

L. Ningsih and D. A. N. Wulandari, “Data Mining Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan Obat,” Konf. Nas. Ilmu Sos. Dan Teknol., vol. 1, no. 1, 2017.

A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang,” J. Sisfokom Sist. Inf. Dan Komput., vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019.

E. Junianto and R. Rachman, “Penerapan Data Mining Metode Apriori Dan FP-Tree pada Penjualan Media Edukasi (Studi Kasus: Oisha Smartkids),” IJCIT Indones. J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 2, 2020.

N. Maudina, F. B. Siahaan, and S. H. Sukmana, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN CAT PT. PANCAMAS PUTRAMANDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” J. VOI Voice Inform., vol. 9, no. 2, 2020.

R. Sanjaya and F. Fitriyani, “Prediksi Bedah Toraks Menggunakan Seleksi Fitur Forward Selection dan K-Nearest Neighbor,” JEPIN J. Edukasi Dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, pp. 316–320, 2019.

F. Yusup, “Uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian kuantitatif,” Tarb. J. Ilm. Kependidikan, vol. 7, no. 1, 2018.