BAB I PENDAHULUAN I-1

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Produk Pada Clapper Movie Café Menggunakan Metode Association Rule

BAB I PENDAHULUAN. PT. Perintis Perkasa adalah perusahaan yang bergerak dibidang service

BAB I PENDAHULUAN. Kemajuan teknologi saat ini membuat samartphone hadir dengan berbagai

BAB I PENDAHULUAN. Toko central menjual berbagai macam aksesoris hp untuk masyarakat yang

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK TRANSAKSI PENJUALAN OBAT PADA APOTEK AZKA

JURNAL IPTEKS TERAPAN Research of Applied Science and Education V10.i2 (81-85)

BAB I PENDAHULUAN. baik. Maka para pengelola harus mencermati pola-pola pembelian yang dilakukan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Keberadaan minimarket di kota-kota besar sangat dibutuhkan bagi. masyarakat khususnya di daerah perumahan. Bagi sebagian besar

BAB I PENDAHULUAN. banyaknya permintaan konsumen. Pada CV. Surya Indah Abadi untuk mengetahui

BAB I PENDAHULUAN. yakni teknik mesin, teknik elektro dan teknik informatika. Namun bagi para calon

BAB 1 PENDAHULUAN. retail di Indonesia pada semester I 2010 telah mencapai Rp 40 triliun. Omzet perusahaan

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi sekarang ini telah digunakan hampir di semua aspek

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah Identifikasi Masalah Masalah Umum

ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA)

IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE

UKDW BAB I PENDAHULUAN

1 BAB I 2 PENDAHULUAN

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

ANALISA DATA PENJUALAN OBAT DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA RUMAH SAKIT UMUM DAERAH H. ABDUL MANAN SIMATUPANG KISARAN

APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENERAPAN METODE APRIORI ASOSIASI TERHADAP PENJUALAN PRODUCT COSMETIC UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PENJUALAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM MARKET BASKET ANALYSIS PEMBELIAN OBAT PADA SUATU APOTEK SKRIPSI RAISSA ADITYA RAHAYU

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

A Decision Support Tool For Association Analysis

IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: Jumbo Travel Medan)

IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS : KREDITPLUS)

UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Data mining memungkinkan penemuan pola-pola yang menarik, informasi yang

Assocation Rule. Data Mining

PENERAPAN METODE ASOSIASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KOMBINASI ANTAR ITEMSET PADA PONDOK KOPI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Penjualan cake dan bakery pada Zahara Bakery yang selalu laris, membuat

SKRIPSI IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Lili Tanti. STMIK Potensi Utama, Jl. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A Tj. Mulia Medan ABSTRACT

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING PADA TRANSAKSI PENJUALAN BIBIT BUAH DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: UD BUAH ASRI)

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan suatu prosedur beserta tahapan-tahapan yang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN FREKUENSI ITEM SET SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN DI TOKO PUTRA MANIS SURAKARTA SKRIPSI

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III METODE PENELITIAN. desaign dan coding program. Dibutuhkan waktu selama kurang lebih 8 bulan

BAB II LANDASAN TEORI. Anindita Dwi Respita,2015. a. Penelitian ini menjelaskan tentang tujuan : menggunakan metode market basket analysis.

Pengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket

PERSYARATAN PRODUK. 1.1 Pendahuluan Latar Belakang Tujuan

APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI

ANALISA POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI CALON MAHASISWA DI UNIVERSITAS ABDURRAB MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PENJUALAN ROTI DI DIFA RIEN S BAKERY

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN MAKANAN RINGAN (Studi Kasus: Toko Pak Herry Templek - Gadungan)

ANALISIS DATA POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN SUPERMARKET PAMELLA YOGYAKARTA 1.

BAB I PENDAHULUAN. sangatlah pesat, ini dapat dilihat dari kemunculan berbagai aplikasi-aplikasi yang

Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada Data Transaksi Penjualan Restoran Joglo Kampoeng Doeloe Semarang

Aturan assosiatif biasanya dinyatakan dalam bentuk : {roti, mentega} {susu} (support = 40%, confidence = 50%)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup banyak digunakan, antara lain

Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule

PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN DI MINIMARKET SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna

DATA MINING UNTUK ANALISA PENJUALAN KERIPIK UD MARTOP PRATAMA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN. A. Tempat dan Waktu. 1. Tempat Penelitian. a. Assalam hypermarket merupakan salah satu pusat perbelanjaan di

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

TOKO ONLINE RIRIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI UNTUK PEMILIHAN JENIS BUNGA SESUAI KEINGINAN CUSTOMER

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

dengan harga jual yang lebih rendah. Sedangkan diskon atau potongan harga adalah pengurangan harga langsung dari suatu produk yang dilakukan dalam

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANALISA PENERAPAN DATAMINING PADA PENJUALAN PRODUK OLI MESIN SEPEDA MOTOR DENGAN ALGORITMA APRIORI

Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Turban mendefinisikan Decision Support System sebagai sekumpulan

ABSTRAK. Kata kunci: Market Basket Analysis, Cross-selling. Universitas Kristen Maranatha

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN SEPATU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Banyaknya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang dijual, salah satunya adalah dengan pemanfaatan data penjualan produk lakban. Dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk. PT. Teraoka Seisakusho Indonesia adalah Perusahan manufaktur Jepang yang dalam kegiatan produksinya adalah membuat Lakban kualitas dunia yang harganya terjangkau. Dalam kegiatan penjualan ekspornya sekarang ini data transaksi tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Lalu perusahaan juga tidak dapat mengetahui dan mempersiapkan bahan material untuk dilakukan proses produksi lakban sebagai acuan atas pesanan dari customer, agar nantinya perusahaan tidak terjadi kekosongan lakban hasil produksinya. Untuk mengetahui lakban tipe apa saja yang dibeli oleh para customer, dilakukan teknik analisis keranjang pasar yaitu analisis dari kebiasaan membeli customer. Dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kennedi Tampubolon yang berjudul Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan, bahwa Penerapan Algoritma Apriori pada teknik Data Mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan alat-alat kesehatan di Apotek Kelambir-2 Medan, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Stick Asam Urat - Stick Gula dan Stick Colestrol- Stick Gula. I-1

I-2 Lalu menurut penelitian sebelumnya oleh Muhammad Parsta Nurisnaini yang berjudul Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Relasi Pembelian Produk Pada Restoran Tengger Malang Brebes yang Tujuannya adalah untuk menemukan sejumlah item makanan dan minuman yang dibeli dalam waktu bersamaan dalam setiap transaksi. Selanjutnya dilakukan pembentukan association rule / aturan asosiasi berdasarkan jumlah kemunculan item dalam transaksi sehingga diperoleh makanan dan minuman apa saja yang sering dibeli oleh customer secara bersamaan. Dilihat dari hasil penelitian sebelumnya mendorong peneliti untuk melakukan penelitian dari permasalahan yang terjadi di PT. Teraoka Seisakusho Indonesia bahwa algoritma Apriori sangat efisien dalam membantu membentuk kombinasi item yang dapat dikelompokkan berdasarkan nilai parameternya yang nantinya akan menghasilkan nilai dimana dapat membantu untuk menentukan strategi penjualan ekspor lakban. Penerapan Algoritma Apriori, membantu dalam membentuk kandidat kombinasi item tipe lakban yang diekspor secara bersamaan, kemudian dilakukan pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna. Kombinasi item ini dapat digunakan untuk acuan proses produksi prioritas utama yang dipesan oleh customer. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining, Algoritma Apriori yang bertujuan untuk menemukan frequent item sets dijalankan pada sekumpulan data. Analisis Apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan semua aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence. Berdasarkan latar belakang tersebut di atas, maka penulis bermaksud mengadakan penelitian dengan judul Implementasi Data Mining Pada Penjualan Ekspor Lakban Dengan Algoritma Apriori di PT. Teraoka Seisakusho Indonesia.

I-3 1.2 Rumusan Masalah Adapun rumusan masalah yang akan diambil adalah : 1. Bagaimana menerapkan algoritma apriori untuk mengetahui kombinasi item yang akan diproduksi dan diekspor secara bersamaan? 2. Apakah algoritma apriori dapat membantu mengembangkan strategi pemasaran? 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Untuk mengetahui kombinasi item yang akan diproduksi dan diekspor secara bersamaan; 2. Untuk mengetahui bahwa algoritma apriori dapat membantu mengembangkan strategi pemasaran Dengan adanya penelitian diharapkan dapat memberikan manfaat yaitu : 1. Sebagai alat bantu yang dapat meminimalisasi kesalahan, memungkinkan perusahaan mempunyai sistem keputusan, karena diharapkan sistem ini akan diimplementasikan secara langsung; 2. Dapat membantu pihak perusahaan lebih mengetahui produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen, serta dapat membantu pihak perusahaan dalam meningkatkan stock produk untuk penjualan selanjutnya. 1.4 Ruang Lingkup Ruang lingkup penelitian ini adalah mencakup penentuan produk yang dipesan dan diekspor secara bersamaan berdasarkan merek/tipe. Sedangkan batasan masalah dalam penelitian ini adalah : 1. Implementasi ini dilakukan berdasarkan data penjualan Ekspor PT. Teraoka Seisakusho Indonesia 1 tahun terakhir, periode Mei 2014 sampai dengan Mei 2015. 2. Data penjualan yang di gunakan adalah data penjualan perbulan. 3. Produk yang dibahas adalah Lakban / Tape.

I-4 1.5 Metodologi Penelitian Dalam menyusun tugas akhir ini penulis melakukan beberapa penerapan metode penelitian untuk menyelesaikan permasalahan. Adapun metode penelitian yang dilakukan adalah dengan cara: 1. Observasi Yaitu dengan melakukan pengamatan langsung terhadap sistem kerja dan pencatatan secara cermat dan sistematis guna mengumpulkan data-data dan diperoleh informasi yang dibutuhkan. 2. Studi Pustaka Studi pustaka dilakukan dengan cara mempelajari, mendalami, mengutip teori-teori atau konsep-konsep dari sejumlah literatur, baik buku, jurnal, atau karya tulis dengan topik penelitian. 3. Metode Pengembangan Perangkat Lunak a. Analisis Kebutuhan Dalam tahap ini mengumpulkan semua kebutuhan yang diperlukan dalam membangun perangkat lunak yang berupa data transaksi. Kemudian melakukan analisa pengolahan data untuk menghasilkan suatu informasi berupa pola (pattern) dengan teknik asosiasi (association rule). b. Desain Sistem Dalam proses desain sistem bertujuan untuk merealisasikan hasil analisis ke dalam bentuk perangkat lunak, pada tahap ini meliputi rancangan antarmuka dan dalam perancangan prosedur yang akan diterapkan dalam perangkat lunak berdasarkan teknik asosiasi dengan algoritma apriori. 4. Implementasi dan Pengujian Pada tahapan ini menerapkan source code program untuk dijadikan hasil akhir yaitu perangkat lunak yang seutuhnya. Kemudian dilakukan proses pengujian dengan memasukkan data transaksi, selanjutnya diketahui data mana yang sering muncul (frequent itemset) secara bersamaan sesuai minimum support dan confidence yang diberikan. 5. Dokumentasi Tahap dokumentasi ini berupa penulisan skripsi yang menjelaskan proses analisis algoritma Apriori.

I-5 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan membahas penjelasan mengenai ringkasan isi per bab yang ditulis dalam laporan kerja praktek terdiri dari : Bab 1 Pendahuluan Bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, ruang lingkup, metodologi penelitian dan sistematika penulisan Bab 2 Landasan Teori Bab ini membahas teori-teori mengenai Data mining dan algoritma apriori. Bab 3 Analisis Sistem Bab ini membahas lokasi dan waktu penelitian, analisis sistem berjalan, identifikasi masalah, hasil analisa, dan rancangan pengembangan. Bab 4 Perancangan Sistem Bab ini membahas desain sistem yang akan dibangun, kebutuhan fungsional, kebutuhan nonfungsional, pemodelan, proses spesifikasi, kamus data, perancangan basis data, perancangan arsitektural, perancangan antarmuka. Bab 5 Implementasi Bab ini membahas tentang implementasi dan pengujian program. Bab 6 Kesimpulan dan Saran Bab terakhir laporan tugas akhir ini membahas mengenai kesimpulan dari pembahasan masalah dan saran untuk pihak terkait permasalahan yang ditemukan dalam laporan tugas akhir ini.