ANALISA KERANJANG BELANJA KONSUMEN PADA DATA PENJUALAN BULAN RAMADHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: DISTRO COFFEPARK CLOTHES PEKANBARU)

M Iqbal, Muatin Muatin

Abstract


Distro coffeepark clothes adalah salah satu usaha yang menjual pakaian jadi yang langsung di supply dari Bandung, yang mana omset penjualan tertinggi distro adalah pada bulan ramadhan. Namum pada bulan ramadhan 2016 penjualan distro mengalami penurunan yang sangat signifikan yaitu dari 318 juta pada ramadhan 2015 menjadi 186 juta pada tahun 2016, penurunan berkisar 41,51%. Jika dibiarkan berkemungkinan berdampak terhadap penurunan penjualan ramadhan mendatang. Untuk itu perlu dilakukan evaluasi, salah satunya dengan menganalisa keranjang belanja konsumen atau market basket analysis untuk melihat pola belanja konsumen sebagai acuan strategi penjualan dibulan puasa mendatang. Penganalisaan dilakukan dengan menggunakan algoritma apriori dengan metode asosiciation rule. Dari hasil penelitian penganalisaan keranjang belanja konsumen yang dilakukan pada data bulan ramadhan 2016 didapatkan hasil pembelian kombinasi item set yang mendominasi adalah kombinasi item G dan D dengan nilai support tertinggi yaitu 0,502. Dari penelitian di dapatkan kombinasi item yang memiliki tingkat hubungan paling tinggi adalah kombinasi item E dan D yaitu kombinasi item kemeja panjang dan celana pendek yang dapat dilihat dari nilai confidance tertinggi yaitu 0,925. Dari hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwasanya setiap konsumen membeli kemeja panjang ada indikasi konsumen juga akan membeli kemeja pendek.


Full Text:

PDF

References


Distro Coffeepark clothes, “Data Penjualan Ramadhan”. 2016

Gunadi, Goldie,dkk. 2012. “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Buku Dengan Menggunaka Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth(FP-Growth)”. Jurnal TELEMATIKA MKOM Vol.4 No.1, Maret 2012 ISSN: 2085-7225X

Jiawei Han dan Micheline Kamber, “Data Minning; concepts and Techniques : chapter 6. Minning Assocition Rules in Large Databases”, Simon Fraser University, 2000.

} Prasetyo, Eko “Data Mining : Mengelola Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab”, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2014.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SUSKA RIAU

Kampus Raja Ali Haji
Gedung Fakultas Sains & Teknologi UIN Suska Riau
Jl.H.R.Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293
Email: sntiki@uin-suska.ac.id