<![CDATA[Penambangan data perlu dilakukan jika informasi disimpan dalam suatu penyimpan. Aktfivitas ini menjadi landasan dalam hal pendukung keputusan untuk pembuat keputusan. Aktivitas yang sudah berjalan adalah informasi transaksi penjualan dan pembelian hanya tersimpan pada repository sebagai suatu laporan saja. Sehingga informasi hanya menjadi data histori yang tidak digunakan. Berdasarkan kejadian ini, maka diperlukan suatu analisis untuk mendukung suatu keputusan. Analisis ini adalah teknik mining dengan menggunakan algoritma Apriori. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan pola penjualan dan pembelian suatu produk. Untuk menjawab tujuan maka digunakan algoritma Apriori dengan aturan asosiasi. Penentuan itemset yang digunakan adalah berjumlah 1,2, dan 3 item produk. Sedangkan untuk Minimum Support yang digunakan adalah 30% dari jumlah transaksi yang ada. Untuk asosiasi antar produk ditentukan dengan confidence sebesar 70%. Penelitian ini diselesaikan dengan menggunakan UML yang terdiri dari Usecase Diagram, Class Diagram, dan Activty Diagram. Hasil dari penelitian ini adalah perangkat lunak analisis pola penjualan dan pembelian konsumen dengan Algoritma Apriori. Sedangkan keputusan yang diperoleh adalah asosiasi antar produk dengan menggunakan nilai confidence. Untuk Final Rule Association adalah produk bolu cake meses dan bolu cake keju dengan nilai confidence sebesar 84,62%.]]>
Copyrights © 2017
