BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang"

Johan Budiman
6 tahun lalu
Tontonan:

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu (Sensuse dan Gunadi, 2012). Pola-pola yang dihasilkan dalam data mining dapat berupa pola belanja pelanggan yang diperoleh dari sekumpulan data transaksi penjualan (Han dkk, 2000). Salah satu teknik data mining adalah association rule mining yang berguna untuk menemukan aturan asosiasi pada sekumpulan data (Han dan Kamber, 2001). Fungsi association rule yaitu mampu menemukan pola hubungan antar item barang yang saling berasosiasi (Agrawal dan Srikant, 1994; Fayyad dkk, 1996; Handojo dkk, 2005; Yusuf dkk, 2006; Santoso, 2007). Teknik association rule mining juga biasa disebut dengan market basket analysis (Han dkk, 2000). Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules) (Sensuse dan Gunadi, 2012). Terdapat banyak algoritma untuk pencarian aturan-aturan asosiasi (association rules) salah satunya adalah Algoritma Apriori (Agrawal dan Srikant, 1994). Dalam penelitian ini Algoritma Apriori dipilih karena mampu menyelesaikan permasalahan asosiasi antar item untuk barang yang dibeli secara bersamaan. Sehingga untuk selanjutnya, aturan asosiasi yang dihasilkan dapat 1

2 2 digunakan sebagai pertimbangan dalam membuat strategi pemasaran dan penjualan yang efektif. Fokus penelitian ini terdapat penambahan aspek waktu pada hasil aturan asosiasi. Dengan adanya aspek waktu dalam hasil aturan asosiasi, kita dapat lebih mengetahui barang apa saja yang dibeli dalam waktu tertentu (Liang dkk, 2009). Metode yang digunakan untuk penambahan aspek waktu adalah Metode Temporal Association Rules (biasa disingkat dengan TAR) berfungsi sebagai pembatasan waktu dalam penampilan hasil keluaran frequent itemsets maupun aturan asosiasi (Liang dkk, 2009). Untuk database transaksi, khususnya pengolahan data transaksi dapat ditemukan aturan asosiasi atau korelasi hubungan antara item data dari setiap transaksi yang berisi koleksi item diaktifkan pada waktu tertentu. Pola temporal yang mengungkapkan korelasi antara transaksi lebih menarik perhatian (Adesti dkk, 2009). Pada penelitian ini, data transaksi yang digunakan untuk pencarian aturan asosisasi (association rules) adalah data transaksi penjualan batik di Toko Batik Diyan Solo. Pemilihan objek batik menarik untuk diangkat sebagai objek data yang akan dianalisis dalam penelitian ini, disebabkan karena di Indonesia telah diterapkan kebijakan untuk penggunaan seragam batik bagi pekerja kantor maupun anak sekolah. Kebijakan tersebut tercantum salah satunya dalam peraturan menteri dalam negeri nomor 60 tahun Permasalahan yang terjadi di Toko Batik Diyan yaitu, saat ini belum bisa diketahui pola barang yang terjual bersamaan. Masalah lain yang belum teratasi yaitu barang telah tersusun rapi dalam rak, namun belum dapat di ketahui pola barang yang terjual terkait dengan waktu. Oleh karena itu diperlukan penambahan aspek waktu pada hasil aturan asosiasi. Misalkan Temporal Association Rules yang dihasilkan ketika Hari Raya Idul Fitri Tahun 2013 berbeda jika di banding Temporal Association Rules yang dihasilkan ketika Hari Raya Idul Fitri Tahun Kemudian

3 3 terdapat pembelian perlengkapan ibadah pada masa lebaran, namun hal tersebut tidak terjadi pada hari biasa. Kondisi di lapangan juga menunjukkan beberapa item barang tersedia dalam kondisi berlebih, sedangkan untuk item barang yang lain nampak sedikit tersedia. Hal ini dampak dari permasalahan yang dimiliki oleh Toko Batik Diyan yang belum mampu menemukan informasi pola barang yang dijual bersamaan terkait dengan waktu. Berdasarkan uraian diatas penulis tertarik untuk melakukan penelitian data transaksi penjualan guna menemukan informasi berbasis pengetahuan yang belum diketahui dan bermanfaat guna mendapatkan temporal rules dari data penjualan terkait dengan tanggal transaksi sebagai atribut waktu. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dapat dirumuskan apakah Algoritma Apriori dapat menghasilkan Temporal Association Rules dari data penjualan di Toko Batik Diyan Solo. 1.3 Batasan Masalah Pada penelitian ini diberikan batasan masalah : 1. Data yang digunakan sebagai obyek penelitian yaitu data transaksi penjualan toko Batik Diyan Solo bulan Mei 2013 sampai Juli Pola penjualan yang dihasilkan berupa temporal rule dengan interval tanggal transaksi penjualan. 3. Penambahan parameter event dalam temporal rules yang dihasilkan. Untuk penambahan event dilakukan secara manual pada setiap tahunnya.

4 4 1.4 Keaslian Penelitian Penelitian yang telah dilakukan Ale Rossi (2000) menggunakan Algoritma Apriori untuk menghasilkan Temporal Association Rules. Namun, hasil Temporal Association Rule yang dihasilkan belum menginformasikan kejadian atau peristiwa yang terjadi dalam interval waktu yang sama event. Untuk itu, penelitian ini menggunakan Algoritma Apriori dengan memperhatikan event untuk Temporal Association Rules yang dihasilkan, pada data penjualan di Toko Batik Diyan Solo. 1.5 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Algoritma Apriori di Toko Batik Diyan untuk menghasilkan Temporal Association Rules yang baik. 1.6 Manfaat Penelitian Manfaat dari perancangan penelitian ini adalah : a. Dengan Algoritma Apriori dan Metode Temporal Association Rules dapat menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan aspek waktu. b. Membantu pihak manajerial dalam pengambilan keputusan untuk penambahan stok barang berdasar item barang yang sering laku terjual secara bersamaan. c. Membantu pihak Batik Diyan dalam mengetahui pola item barang yang sering dibeli bersamaan dari aspek waktu dan event. d. Pola item barang yang sering dibeli bersamaan dari aspek waktu dan event, dapat dijadikan bahan untuk strategi pemasaran dan penjualan yang efektif.

5 5 1.7 Metodologi Penulisan Pada penelitian ini terdiri dari lima bagian pokok pembahasan, yaitu : BAB I Pendahuluan Pada bab ini berisi tentang deskripsi mengenai latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah, manfaat penelitian, tujuan penelitian dan sistematika penulisan. BAB II Tinjauan Pustaka Tinjauan pustaka meliputi satu bagian yaitu telaah penelitian. Pada telaah penelitian berisi tentang hasil-hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan. BAB III Landasan Teori Pada bab ini berisi landasan teori. Landasan teori berupa definisi-definisi penjelas yang mendukung penelitian. BAB IV Analisis dan Perancangan Sistem Analisis meliputi analisis data, analisis kebutuhan sistem, analisa penyelesaian masalah. Sedangkan perancangan sistem meliputi use case diagram, activity diagram, dan ramcangan antarmuka BAB V Implementasi Sistem Implementasi sistem meliputi penjelasan tentang perangkat yang digunakan, pembuatan database, dan pembuatan program. BAB VI Hasil dan Pembahasan

6 6 Pada bab ini akan dipaparkan hasil dari pencarian aturan asosiasi menggunakan Algoritma Apriori dengan penambahan aspek waktu menggunakan Metode Temporal Association Rules. Bab ini juga akan membahas tentang perbandingan hasil aturan asosiasi yang menggunakan aspek waktu dengan hasil aturan asosiasi tanpa aspek waktu. BAB VII Kesimpulan dan Saran Pada bab ini berisi kesimpulan dan saran yang menjelaskan tentang hasil akhir yang dicapai dan saran-saran yang bersifat membangun untuk kelancaran sistem yang telah dibuat.

7 7

dokumen-dokumen yang mirip

Pembentukan Temporal Association Rules Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus:Toko Batik Diyan Solo)

IJCCS, Vol.10, No.1, January 2016, pp.71~80 ISSN: 1978-1520 71 Pembentukan Temporal Association Rules Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus:Toko Batik Diyan Solo) Annisa Mauliani * 1, Sri Hartati