1. Home
  2. JUITA Vol. 8 Nomor 2, November 2020
  3. Adithama

Penerapan Algoritma Apriori dan Fuzzy Tsukamoto untuk Rekomendasi Jumlah Pembelian Barang dan Promo pada Toko Serba Ada(Implementation of Apriori and Fuzzy Tsukamoto Algorithms for Number of Purchases of Goods and Promo Recommendation at Convenience Store

Stephanie Pamela Adithama, Findra Kartika Sari Dewi, Eri Hariyadi

Abstract


Persaingan bisnis yang semakin ketat mengharuskan para pemilik bisnis untuk berpikir kritis untuk menjaga kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan produk. Toko Surya Baru adalah toko serba ada (toserba) yang menjual kebutuhan sehari-hari. Pencatatan persediaan barang dan penjualan masih dilakukan secara manual, serta belum ada analisa terhadap data penjualan secara menyeluruh. Hal ini menyebabkan ada barang yang menumpuk karena kurang laku dan ada barang yang kosong. Masalah lain yang timbul adalah pemberian promo bagi para konsumen. Pemilik toko kesulitan dalam menganalisis barang apa saja yang laku terjual dengan cepat dan sulit menganalisis barang apa saja yang dibeli bersamaan dalam sekali transaksi. Sistem yang dibangun untuk menangani proses transaksi, dilengkapi dengan sistem rekomendasi jumlah pembelian barang menggunakan Fuzzy Tsukamoto dan pemberian promo menggunakan algoritma Apriori. Sistem memberikan rekomendasi jumlah pembelian selanjutnya. Dengan mengetahui barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, sistem memberikan rekomendasi promo yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Sistem rekomendasi jumlah pembelian barang dan promo toserba berbasis web berhasil dibangun, menghasilkan prediksi yang optimal, sehingga membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan.

Keywords


Sistem Rekomendasi; Promo; Pembelian Barang; Apriori; Fuzzy Tsukamoto

References


[1] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,” JUITA J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 109, 2019.

[2] W. B. Zulfikar, A. Wahana, W. Uriawan, and N. Lukman, “Implementation of association rules with apriori algorithm for increasing the quality of promotion,” Proc. 2016 4th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2016, pp. 4–8, 2016.

[3] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and R. R. Waliansyah, “Analisis dan Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 71, 2019.

[4] S. K. Yuliarnis, Y. Hendriyani, D. Kurniadi, and M. Giatman, “Application of Data Mining for Analysis of Consumer Purchase Data on Sales Transaction Data At Halal Mart Hni Hpai Dharmasraya,” J. Pendidik. Teknol. Kejuru., vol. 3, no. 1, pp. 68–75, 2020.

[5] S. Bandyopadhyay, S. S. Takur, and J. K. Mandal, “Product Recommendation for E-commerce Data Using Association Rule and Apriori Algorithm,” in International Conference on Modelling and Simulation, 2017, pp. 585–593.

[6] A. Setyono and S. N. Aeni, “Development of decision support system for ordering goods using fuzzy Tsukamoto,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 8, no. 2, pp. 1182–1193, 2018.

[7] T. Tundo and E. I. Sela, “Application of The Fuzzy Inference System Method to Predict The Number of Weaving Fabric Production,” IJID (International J. Informatics Dev., vol. 7, no. 1, pp. 21–29, 2018.

[8] G. K. Ramadhan and D. N. Utama, “Fuzzy Tsukamoto based Decision Support Model for Purchase Decision in Pharmacy Company,” Int. J. Recent Technol. Eng., vol. 8, no. 4, pp. 2277–3878, 2019.

[9] F. Wang, Y. Wen, J. Chen, and B. Cao, “Integrating Collaborative Filtering and Association Rule Mining for Market Basket Recommendation,” in International Conference on Web Information Systems Engineering, 2018, pp. 19–34.

[10] K. S. Talwar, A. Oraganti, N. Mahajan, and P. Narsale, “Recommendation System using Apriori Algorithm,” Int. J. Sci. Res. Dev., vol. 3, no. 01, pp. 183–185, 2015.

[11] R. Karthiyayini, R Balasubramanian, “Affinity Analysis and Association Rule Mining using Apriori Algorithm in Market Basket Analysis,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 6, no. 10, pp. 241–246, 2016.

[12] Awanda Ardaneswari and Eko Sediyono, “Pemanfaatan Aplikasi Point of Sales Untuk Prediksi Stock Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Komput. dan Inform., vol. 15, no. 1, pp. 238–249, 2020.

[13] S. Sivapalan, A. Sadeghian, H. Rahnama, and A. M. Madni, “Recommender systems in e-commerce,” World Autom. Congr. Proc., pp. 179–184, 2014.

[14] W. Aprianti, J. Permadi, and Oktaviyani, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Transaksi Penjualan Obat pada Apotek Azka,” Semin. Nas. Mat. dan Apl., pp. 436–442, 2017.

[15] M. D. P. Pramita, M. Sudarma, and I. B. A. Swamardika, “Analysis of Sales Pattern Determination System and Drug Stock Recommendation,” J. Ilmu Komput., vol. 12, no. 2, pp. 53–59, 2019.

[16] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2016.

[17] V. S. Kumar, R. Renganathan, C. VijayaBanu, and I. Ramya, “Consumer Buying Pattern Analysis using Apriori Association Rule,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 119, no. 7, pp. 2341–2349, 2018.

[18] K. Venkatachari and I. D. Chandrasekaran, “Market Basket Analysis Using Fp Growth and Apriori Algorithm: a Case Study of Mumbai Retail Store,” BVIMSR J. Manag. Res., vol. 8, no. 1, pp. 56–63, 2016.

[19] Y. Kurnia, Y. Isharianto, Y. C. Giap, A. Hermawan, and Riki, “Study of application of data mining market basket analysis for knowing sales pattern (association of items) at the O! Fish restaurant using apriori algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1175, no. 1, 2019.

[20] D. Haryanto, Y. Oslan, and D. Dwiyana, “Implementasi Analisis Keranjang Belanja Dengan Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor,” J. Buana Inform., vol. 2, no. 2, pp. 81–94, 2011.

[21] A. C. Saputro and Suyadi, “Analisis Pemanfaatan Backpropagation dan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Prediksi Penjualan dan Stok yang Harus Tersedia,” Indones. J. Appl. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 33–46, 2017.

[22] G. Kabir and M. A. A. Hasin, “Application of adaptive neuro fuzzy inference system in demand forecasting for power engineering company,” Int. J. Ind. Syst. Eng., vol. 18, no. 2, pp. 237–255, 2014.

[23] Fajriana, Safwandi, and A. Pratama, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Penentuan Produksi Beras Di Kilang Padi Peumakmu Gampong Aceh Utara,” in Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya, 2016, pp. 1–7.

[24] D. Kartika, M. Pratiwi, and R. L. Gema, “Fuzzy Logic Applications to Predict Total Production of PKO (Palm Kernel Oil),” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1339, no. 1, pp. 1–10, 2019.

[25] I. D. M. Widia, S. Rosalin, S. R. Asriningtias, and E. Sonalitha, “Pemilihan Pemasok dan Penentuan Jumlah Order Bahan Baku pada UMKM Batik Menggunakan Fuzzy dan Analytical Hierarchy Process (AHP),” in Seminar Nasional Sistem Informasi, 2019, no. September, pp. 2045–2055.


Full Text: PDF (Bahasa Indonesia)

DOI: 10.30595/juita.v8i2.7142

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN: 2579-8901