Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk
Abstract
Dalam suatu bisnis diperlukan upaya memaksimalkan keuntungan diantaranya dengan melakukan promosi. Banyak cara yang bisa dilakukan untuk mempromosikan produk seperti dengan cara online dengan memanfaatkan media sosial Facebook dan situs-situs yang menyediakan iklan. Namun demikian, untuk memperoleh hasil yang maksimal maka perlu dilakukan perhitungan seberapa besar kemungkinan pelanggan akan tertarik terhadap produk yang ditawarkan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining untuk promosi produk Distro Nasional. Dalam bidang keilmuan data mining, terdapat suatu metode yang dinamakan association rule. Metode ini bertujuan untuk menunjukkan nilai asosiatif antara jenis-jenis produk yang dibeli oleh pelanggan sehingga terlihatlah suatu pola berupa produk apa saja yang sering dibeli oleh palanggan tersebut. Dengan mengetahui jenis produk yang sering dibeli maka dapat dibuat sebagai sebuah dasar keputusan untuk menentukan produk apa saja yang cocok untuk dipromosikan kepada pelanggan tersebut. Algoritma Apriori juga akan dipergunakan untuk menentukan frequent itemset sehingga hasil akhir yang dicapai yaitu untuk menghitung persentase ketertarikan (confindence) pelanggan terhadap produk yang ditawarkan.

Keywords
References
A. I. Husin and F. Mulyaningsih, “Penerapan Metode Data Mining Analisis Terhadap Data Pejualan Pakaian Dengan Algoritma Apriori,†in SNIPTEK 2015, 2015, pp. 374–385.
B. A. Tama, “Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Association Rule dalam Koteks CRM,†J. Generic, vol. 5, no. 1, pp. 35–38, 2010.
W. A. Triyanto, “Association Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk,†J. Simetris, vol. 5, no. 2, pp. 121–126, 2014.
W. A. Triyanto, “Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk,†J. Simetris, vol. 6, no. 1, pp. 183–188, 2015.
G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapaan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth),†J. Telemat. MKOM, vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
D. K. Pane, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori,†J. Pelita Inform. Budi Darma, vol. 4, no. 3, pp. 25–29, 2013.
A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,†J. Simetris, vol. 7, no. 2, pp. 701–706, 2016.
R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,†Citec Juournal, vol. 2, no. 2, pp. 102–113, 2015.
Y. G. Sucahyo, Data Mining : Mengenali Informasi Yang Terpendam. IlmuKomputer.com, 2003.
B. Santoso, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
E. T. Luthfi, “Penerapan Data Mining Algoritma Asosiasi Untuk Meningkatkan Penjualan,†J. Dasi, vol. 10, no. 1, 2009.
Kusrini and E. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
DOI: http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98


Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2018 Jurnal Teknologi Rekayasa

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright @2016-2023 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
JTERA Editorial Office:
Politeknik Sukabumi
Jl. Babakan Sirna 25, Sukabumi 43132, West Java, Indonesia
Phone/Fax: +62 266215417
Whatsapp: +62 81809214709
Website: https://jtera.polteksmi.ac.id
E-mail: [email protected]