BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGEMBANGAN SISTEM MANAJEMEN METODE DATA MINING MARKET BASKET ANALYSIS

Bab 2 Tinjauan Pustaka

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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


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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

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

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

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Pada penelitian Rismawan dan Kusumadewi (2008) mengelompokkan

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas.

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat, sehingga dapat mengubah gaya

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. berkomunikasi, sharing data, dan sebagainya (Syamsuardi, 2004).

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. bahkan luar negeri. Hal ini dikarenakan produk souvenir merupakan produk

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SISTEM MARKET BASKET UNTUK MENENTUKAN TATA LETAK PRODUK PADA SUATU SWALAYAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING SKRIPSI STEFFI ANDINA SEBAYANG

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

APLIKASI K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI BODY MASS INDEX (BMI) & UKURAN KERANGKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI DATA MINING UNTUK PEMODELAN PEMBELIAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI TUGAS AKHIR

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

PENGELOMPOKAN TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang. Pertumbuhan pasar swalayan dewasa ini telah meningkat dengan pesat di

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang


BAB 1 PENDAHULUAN. dari pendayagunaan teknologi khususnya teknologi informasi. Penjualan elektronik atau yang akrab di sebut e-commerce ( electronic

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 3 LANDASAN TEORI

UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS DATA KONSUMEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING PADA TOKO BANGUNAN RAHAYU

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

ANALISIS KETERKAITAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL METHOD (CLHM)

JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN SEPATU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

BAB I PENDAHULUAN. usaha jasa perjalanan wisata di Bali. Perusahaan ini melayani pelanggan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. metode transaksi yang di lakukan secara online mulai berkembang pesat,

BAB I PERSYARATAN PRODUK

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. perkembangan jaman pula. Usaha harus terus berlomba dan berharap bahwa

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Perubahan yang dimaksud adalah efisiensi dalam pemenuhan kebutuhan

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pengantar Komputer

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Toko kertas Zaida merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan kertas yang dapat digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. dari pemikiran-pemikiran manusia yang semakin maju, hal tersebut dapat. mendukung bagi pengembangan penyebaran informasi.

BAB 1 PENDAHULUAN. meningkatkan keefisienan dan efektifitas dalam melakukan setiap pekerjaan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Masalah Pada era globalisasi saat ini persaingan bisnis antar industri ritel sangat ketat, baik di pasar

BAB I PENDAHULUAN. kantor, calon pembeli dapat melihat produk-produk pada layar komputer,

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN BERAT BADAN IDEAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

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

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Salah satunya teknologi internet yang dapat merambah dunia. pendidikan, yang melingkupi sistem informasi berbasis web sebagai wujud

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

PENGEMBANGAN APLIKASI PENENTUAN TINGKAT KEUNTUNGAN PADA E- COMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN APRIORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. dalam aplikasi database. Informasi memegang peranan yang sangat penting dan

BAB I PENDAHULUAN. pengadaan, inventarisasi, katalogisasi, sirkulasi bahan pustaka, serta. pengelolaan data anggota dan statistik.

BAB I PENDAHULUAN. Pemasangan iklan merupakan hal yang utama untuk memasarkan sebuah

UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

PENGGUNAAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN PADA TOSERBA DIVA SKRIPSI

PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

TAKARIR. : Mengelompokkan suatu objek yang memiliki kesamaan. : Kelompok atau kelas

BAB 1 PENDAHULUAN. perusahaan diharapkan agar mampu menerapkan dan mengikuti. pelayanannya dimana petugas yang melayani pemesanan travel harus

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak perusahaan baik besar maupun kecil yang dapat mengumpulkan data transaksi dengan cepat serta menghasilkan data yang sangat besar. Pertumbuhan data yang begitu pesat menciptakan suatu kondisi rich of data, but poor of information karena data yang dihasilkan tidak dimanfaatkan dengan maksimal dan hanya akan tertimbun sia-sia. Swalayan termasuk suatu perusahaan yang setiap harinya memiliki banyak data mulai dari data pembelian, data penjualan maupun data transaksi. Pada umumnya swalayan hanya memanfaatkan data tersebut sebatas untuk pembuat laporan saja. Data transaksi penjualan yang terkumpul dan tersimpan dapat memberikan pengetahuan yang bermanfaat bagi manajemen perusahaan dalam melakukan usaha-usaha yang terkait dengan peningkatan penjualan misalnya dalam hal menentukan strategi pemasaran dan untuk mendukung keputusan bagi perusahaan tersebut. Konsumen yang berbelanja di swalayan biasanya memiliki alasan mengapa mereka memilih berbelanja di swalayan daripada di pasar tradisional. Karena swalayan dapat memberikan apa yang mereka inginkan seperti kenyamanan, kebersihan, kecepatan dan kerapian produk. Banyak konsumen yang mengeluhkan tentang kerapian produk pada swalayan, dimana tata letak produknya tidak strategis dan tepat, sehingga membuat konsumen sulit untuk mendapatkan produk-produk yang mereka butuhkan, juga akan menghabiskan waktu yang cukup lama hanya untuk menemukan produk-produk tersebut. Tata letak produk yang strategis dan tepat dalam penataanya akan lebih mudah dijangkau oleh konsumen dan tidak akan menghabiskan waktu. Untuk itu perlu

2 dibuat sebuah model sistem yang dapat menentukan pola tata letak produk pada swalayan. Market basket analysis adalah salah satu cara yang digunakan untuk menganalisis data penjualan dari suatu perusahaan. Proses ini menganalisis buying habits konsumen dengan menemukan asosiasi antar item-item yang berbeda yang diletakkan konsumen dalam shopping basket. Hasil yang telah didapatkan ini nantinya dapat dimanfaatkan oleh perusahaan retail seperti toko atau swalayan untuk mengembangkan strategi pemasaran dengan melihat itemitem mana saja yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen (Han & Kamber. 2006). Market basket dapat menemukan pola yang berupa produk-produk yang sering dibeli bersamaan atau cenderung muncul bersama dalam sebuah transaksi. Perusahaan lalu dapat meggunakan pola ini untuk menempatkan produk yang sering dibeli bersamaan ke dalam sebuah area yang berdekatan. Penerapan teknik market basket analysis pada perancangan tata letak produk di swalayan sudah dilakukan oleh beberapa peneliti, antara lain metode aturan asosiasi (Widianti & Soetisna, 2003), Wijoyo (2011) menggunakan algoritma Apriori untuk membuat sistem penunjang keputusan penempatan produk di pasar swalayan. Sementara itu aplikasi K-Means diterapkan dalam pengelompokan mahasiswa berdasarkan nilai body mass index (BMI) & ukuran kerangka (Rismawan & Kusumadewi, 2008). Algoritma K-Means juga telah digunakan untuk pengelompokan data ekspresi gen (Widyastono, 2008). Dalam hal lain Andayani (2007) menerapkan algoritma K- Means untuk pembentukan cluster dalam database knowledge discovery. K- Means juga digunakan untuk pengelompokan dokumen yang digabungkan dengan Singuler Value Decomposition (Umran & Abidin, 2009). Dari beberapa teknik clustering yang paling sederhana dan umum dikenal adalah clustering K-Means (Santosa, 2007). K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam

3 satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain (Agusta, 2007). Berdasarkan uraian diatas, penulis berkeinginan untuk membuat sebuah model dalam menentukan tata letak produk pada suatu swalayan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. 1.2 Rumusan Masalah Manajemen sering mengalami kesulitan untuk mengelompokkan produk-produk yang ada pada swalayan. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah model yang dapat membantu manajemen menentukan tata letak produk pada swalayan tersebut untuk memudahkan konsumen dalam mencari produk yang mereka butuhkan. 1.3 Batasan Masalah Agar pembahasan tidak menyimpang dari ruang lingkup pembahasan, maka perlu dibuat suatu batasan masalah sebagai berikut: 1. Data yang dianalisis adalah data transaksi penjualan produk yang diperoleh dari swalayan dari bulan oktober 2011 sampai januari 2012. 2. Algoritma yang digunakan adalah algortima K-Means Clustering. 3. Perancangan program menggunakan bahasa pemrograman PHP.

4 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah: 1. Membuat sebuah model untuk menentukan tata letak produk pada swalayan. 2. Menerapkan K-Means Clustering untuk memudahkan dalam menentukan tata letak produk pada swalayan. 1.5 Manfaat Penelitian Didapatkan sebuah model tata letak produk pada swalayan yang dapat digunakan oleh pihak manajemen untuk meningkatkan penjualan produk-produk pada swalayan tersebut. 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan dalam pembuatan skripsi ini adalah: 1. Studi Literatur Studi literatur yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah mengumpulkan bahan referensi mengenai Sistem Market Basket Analysis dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering dari berbagai buku, jurnal, artikel dan beberapa referensi lainnya. 2. Analisa Permasalahan Pada tahap ini akan dilakukan analisis dengan teknik market basket pada data transaksi penjualan yaitu struk belanja. 3. Pengumpulan Data Pada tahap ini data yang dikumpulkan berupa data transaksi penjulan produk pada swalayan.

5 4. Preposessing Data dan Outliers Mempersiapkan data yang akan ditambang dan menemukan outliers dari data yang ditambang. 5. Perancangan Sistem Pada tahap ini dilakukan perancangan antarmuka. Proses perancangan dilakukan berdasarkan hasil analisis studi literatur yang telah didapatkan. 6. Implementasi Sistem Pada tahap ini dilakukan proses implementasi pengkodean program dalam aplikasi komputer menggunakan bahasa pemrograman yang telah dipilih yang sesuai dengan analisis dan perancangan yang sudah dilakukan. 7. Pengujian Pada tahap ini dilakukan proses pengujian dan percobaan terhadap sistem sesuai dengan kebutuhan yang ditentukan sebelumnya serta memastikan program yang dibuat berjalan seperti yang diharapkan. 8.Dokumentasi dan Penyusunan Laporan Pada tahap ini dilakukan pembuatan dokumentasi sistem, lengkap dengan analisis yang diperoleh dan dokumentasi hasil analisis dan implementasi dari algoritma K-Means Clustering. 1.7 Sistematika Penulisan Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan penelitian ini adalah sebagai berikut: BAB 1 : PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi Sistem Market Basket Untuk Menentukan Tata Letak Produk Pada Suatu Swalayan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

6 BAB 2 : LANDASAN TEORI Bab ini membahas mengenai teori-teori yang berkaitan dengan perancangan model tata letak produk pada suatu swalayan. BAB 3 : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisikan paparan analisis terhadap permasalahan dan penyelesaian persoalan terhadap sistem market basket dengan menggunakan K-Means Clustering. BAB 4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Bab ini berisi implementasi perancangan sistem dari hasil analisis dan perancangan yang sudah dibuat, serta menguji sistem untuk menemukan kelebihan dan kekurangan pada sistem yang dibuat. BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini memuat kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran yang diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya.