Aplikasi Data Mining Transaksi Penjualan Diminati Metode Association Rule Algoritma Apriori
Senin, 11 Januari 2021
Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sehingga memasuki berbagai bidang, kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Namun faktanya kebutuhan informasi yang tinggi tidak seimbang dengan penyajian informasi yang memadai. Data Mining berfungsi untuk memberikan solusi kepada para pengambil keputusan dalam bisnis guna meningkatkan bisnis perusahaan. Data Mining merupakan penggabungan teknik analisis data dan menemukan sebuah pola-pola yang penting pada data. Secara sederhana, dapat didefinisikan sebagai proses seleksi, eksplorasi dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya.
Analisis asosiasi berguna utnuk menemukan hubungan penting yang tersembunyi di antara set data yang sangat besar. Hubungan yang sudah terbuka dipresentasikan dalam bentuk aturan asosiasi atau set aturan item yang sering muncul. Isu penting dalam analisis asosiasi adalah bagaimana cara menemukan pola tertentu dari data yang berjumlah sangat besar, yang membuat biaya komputasi menjadi sangat mahal. Isu penting lainnya adalah bahwa diantara pola-pola yang harus dipelajari dalam teknik analisis asosiasi, ada banyak pola yang akhirnya dibuang karena tidak termasuk dalam kriteria pola yang dicari.
Algoritma Apriori menggunakan pendekatan level yang baik dalam pembangkitan asosiasi, dimana setiap level berhubungan dengan sejumlah item yang dimiliki konsekuen aturan. Awalnya, aturan dengan confidence yang tinggilah yang mempunyai satu item diekstrak. Aturan ini kemudain digunakan untuk membangkitkan kandidat aturan yang baru. Dalam algoritma apriori semakin kecil nilai minimum support, semakin banyak rule yang dihasilkan tetapi tidak semua rule yang dihasilkan valid, yang menunjukkan bahwa nilai minimum support berpengaruh pada pembentukan rule tetapi tidak banyak berpengaruh terhadap kevalidan rule. Semakin kecil nilai minimum confidence, semakin banyak rule yang dihasilkan dan besar kemungkinan rule tersebut valid, yang menunjukkan bahwa nilai minimum confidence berpengaruh pada kevalidan rule. Dari rulerule yang memenuhi nilai confidence dihitung nilai lift atau interest factor rasionya, rule yang memiliki nilai lift rasio atau interest factor lebih dari 1 maka rule tersebut valid dan bisa dijadikan rekomendasi.
Daftar Isi
Tentang Aplikasi
Aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori adalah merupakan sebuah aplikasi yang digunakan pada sebuah perusahaan tertentu dalam proses mengetahui sebuah prediksi minat konsumen untuk dijadikan sebuah prediksi perusahaan dalam mengambil suatu keputusan, serta mengubah sebuah strategi yang paling tepat untuk konsumennya. Contoh kasus yang digunakan pada aplikasi ini adalah data transaksi mobil selama setahun. Dengan adanya aplikasi ini dapat memafaatkan database transaksi penjualan yang telah ada, guna menentukan strategi penjualan agar dapat bersaing dalam perkembangan pasar bisnis.Spesifikasi Aplikasi
Spesifikasi yang ada pada aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori dapat dilihat sebagai berikut :| PHP | |
| MySQLi | |
| JQuery | |
| AJAX | |
| Bootstrap | |
| Responsif | |
| Association Rule Algoritma Apriori |
Fitur Aplikasi
Fitur-fitur yang terdapat pada aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori ini dapat dilihat sebagai berikut :| Modul data transaksi | |
| Modul data proses | |
| Modul data hasil |
Tampilan Aplikasi
Tampilan dari aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori dapat dilihat sebagai berikut :
Paket Pembelian Aplikasi
Jika membeli aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori maka dalam paket pembelian aplikasi terdiri dari beberapa file yaitu :| File source code aplikasi | |
| File database aplikasi | |
| File panduan instalasi aplikasi |
