Analisa Pola Perlengkapan Satpam Menggunakan Algoritma Apriori
DOI:
https://doi.org/10.30595/techno.v22i2.9670Abstract
Pt Delta Garda Persada merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang outsourcing yaitu perusahaan yang bergerak dalam bidang penyedia jasa tenaga pengamanan. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan jasa pengamanan, maka transaksi pengerluaran akan perlengkapan satpam juga terus meningkat dan menghasilkan tumpukan data yang semakin lama semakin besar. Jika hal ini dibiarkan, maka data-data transaksi tersebut akan menjadi tumpukan sampah yang merugikan karena membutuhkan media penyimapan/database yang semakin besar. Masalah yang sering terjadi diantaranya sering kehabisan stok perlengkapan satpam dikarenakan permintaan yang semakin banyak dan hasil laporan transaksi pengeluaran selama ini hanya menjadi pemberitahuan untuk manajamen saja. Padahal kumpulan data tersebut memiliki informasi yang sangat bermanfaat. Penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan algoritma apriori, dengan metode tersebut dapat diketahui pola pengeluaran perlengkapan satpam yang sering keluar dalam waktu bersamaan dengan melihat nilai support dan confidence-nya. Dalam proses pengolahan data menggunakan perhitungan manual melului Microsoft Excel 2013 dan software RapidMiner 9.8 untuk menganalisa data transaksi pengeluaran perlengkapan satpam pada PT Delta Garda Persada. Pada penelitian ini menggunakan minimial support sebesar 25% dan minimal confidence 75%. Dan Penelitian ini menghasilkan 6 aturan asosiasi.
References
[1] N. B. Fricles A Sianturi, Hasugian, Paska Marto, Simangunsong Agustina, Data Mining |Teori dan Aplikasi Weka, vol., no. IOCS Publisher, 2019.
[2] Nurdin dan D. Astika, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe,” vol. 6, no. 1, hal. 134–155, 2015, doi: 10.29103/TECHSI.V7I1.184.
[3] D. Lingga, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Persediaan Buku Pada Perpustakaan Sma Dwi Tunggal Tanjung Morawa,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. XI, no. 1, hal. 18–22, 2016.
[4] Peraturan Kepala Kepolisian Negara Indonesia, Nomor 24 Tahun 2007 TeSistem Manajemen Pengamanan Organisasi, Perusahaan dan atau Instansi atau Lembaga Pemerintah. 2007.
[5] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, dan A. Asosiasi, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada sistem persediaan alat-alat kesehatan,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 1, no. 1, hal. 93–106, 2013.
[6] F. A. K. Wardani dan T. Kristiana, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Kosmetik Pada PT. Natural Nusantara Menggunakan Algoritma Apriori,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 1, hal. 85–90, 2020, doi: 10.31294/p.v22i1.6520.
[7] N. Barkah, E. Sutinah, dan N. Agustina, “Metode Asosiasi Data Mining Untuk Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Kaji. Ilm., vol. 20, no. 3, hal. 237–248, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i3.288.
[8] F. Perdana, “Implementasi Penggalian Kaidah Asosiasi Tanpa Ambang Batas Support Dengan Menggunakan Algoritma Bomo,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2006.
[9] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Deepublish, 2020.
[10] M. Arhami, M. Kom, S. T. Muhammad Nasir, dan others, Data Mining-Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi, 2020.
[11] N. W. Wardani, Penerapan Data Mining Dalam Analytic CRM. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12] H. C. Pratama, M. Bettiza, S. Si, M. Sc, T. Matulatan, dan M. I. Tech, “DATA AWAL MASUK MAHASISWA DENGAN PRESTASI AKADEMIK ( STUDI KASUS : STAI Miftahul Ulum Tanjungpinang ) THE APPLICATION OF ALGORITHMS A PRIORI IN LOCATING WITH PRALIMINARY DATA STUDENT ACADEMIC ACHIEVEMENT ( CASE STUDY : STAI Miftahul Ulum Tanjungpinang ),” 2009.
[13] S. Sinaga dan A. M. Husein, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Data Mining untuk Memprediksi Pola Pengunjung pada Objek Wisata Kabupaten Karo,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima, vol. 2, no. 1, hal. 49–54, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i1.461.
[14] D. Prabowo dan F. Ramdani, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Buku Pada Amikom Resource Center,” Inf. Syst. J., vol. 3, no. 1, hal. 8–12, 2020.
[15] D. Rusdiaman dan A. Setiyono, “Algoritma fp-growth dalam penempatan lokasi barang di gudang pt. xyz,” J. Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komput., vol. 4, no. 1, hal. 63–70, 2018.
[16] N. F. FAHRUDIN, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND J., vol. 4, no. 1, hal. 13–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v4i1.13-23.
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
