ASSOCIATION RULE MINING UNTUK MENINGKATKAN PROMOSI PRODUK ( STUDI KASUS PADA PD. XYZ )
Abstract
Analisis association rule adalah teknik data mining yang digunakan untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. penelitian ini menggunakan algoritma apriori. Dengan algoritma tersebut dilakukan pencarian frekuensi dan item barang yang paling sering muncul. hasil dari penelitian in menunjukkan bahwa algoritma apriori dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi sehingga diketahui mana produk yang harus dipromosikan. Perhitungan metode apriori menghasilkan suatu pola pembelian yang terjadi di PD. XYZ. dengan menganalisis pola tersebut dihasilakn kesimpulan bahwa produk yang akan dipromosikan yaitu cat tembok ekonomis dan peralatan cat berupa kuas tangan dengan nilai support 11% dan confidence 75% .
Downloads
References
A.B. 1981. Foundations of decision support
systems. New York: Academic Press.
[2] Darmayuda, Ketut. 2009. Pemrograman Aplikasi
Database dengan Microsoft Visual Basic.NET
2008. Bandung : Informatika.
[3] Erna Daniati. 2015. Algoritma Apriori Dalam
Meningkatkan Pemasaran Pada Swalayan X.
Kediri: Universitas Nusantara PGRI
[4] Fandy Tjioptono. 2008. Service Management
mewujudkan layanan prima. Yogyakarta : Andi.
[5] Keen, P. G. W. 1980, Adaptive Design for
Decision Support Systems, Data Base, Vol. 12,
No. 1 dan 2.
[6] Little, J. D. C. 1970. Models and managers: the
concept of a decision calculus. Management
Science.
[7] M. Yusuf P. 2013. Penerapan Data Mining
Association Rule MenggunakanAlgoritma
Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Dan
Memberikan Rekomendasi Pemasaran Produk
Speedy. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro.
[8] Ricky W. Griffin, Ronald J.Ebert. 2007. Bisnis
Edisi Kedelapan Jilid 2. Jakarta : Erlangga.
[9] Rudi Tantra. 2012. Manajemen proyek sistem
informasi. Yogyakarta : Andi.
[10] Sumadi Suryabrata, BA., Drs., Ed.S., Ph.D. 2011.
Metodologi Penelitian.. Jakarta : RajaGrafindo
Persada.
[11] Sutanta Edhy. 2011. Basis Data dalam Tinjauan
Konseptual. Yogyakarta : Andi.
[12] Tata Sutabri, S.Kom., MM. 2004. Analisa Sistem
Informasi. Yogyakarta : Andi.
[13] Turban, E., Aronson, E.J., and Liang, T.P. 2005.
Decision Support System and
[14] Inteligent System (diterjemahkan oleh Prabantini,
D.), edisi 7 jilid 1.Yogyakarta : Andi.
[15] Wiwit Agus T. 2014. Association Rule Mining
Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk.
Kudus: Universitas Muria Kudus.
[16] Nurjoko. 2015. Penerapan Data Mining
Menggunakan Association Rules Untuk
Mendukung Strategi Pemasaran Calon Mahasiswa
Baru. Solo: Institut Bisnis dan Informatika
Darmajaya.
Copyright Notice
An author who publishes in the Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) agrees to the following terms:
- Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal
- Author is 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 the acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Author is permitted and encouraged to post his/her 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 the published work (See The Effect of Open Access).
Read more about the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.
Abstract views: 189 , 
Download PDF downloads: 202
_(1).png)
