BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi komputer saat ini sudah semakin pesat, yang

dokumen-dokumen yang mirip

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

RANCANG BANGUN APLIKASI DATA MINING ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus Di Politeknik Negeri Malang)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. dalam suatu perusahaan, karena persediaan akan dijual secara terus menerus untuk

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

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

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

BAB I PENDAHULUAN. Suara merupakan salah satu media komunikasi yang paling sering dan

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

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

UKDW BAB I PENDAHULUAN

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

BAB 1 PENDAHULUAN. tidak bisa dipisahkan dari proses bisnis, bahkan tidak jarang teknologi informasi menjadi

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

BAB I PENDAHULUAN. pesat, salah satunya adalah teknologi komputer. Komputer merupakan alat bantu

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

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. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. dizalimi. Prinsip dasar ini mempunyai implikasi yang sangat luas dalam bidang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

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

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN I-1

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1 BAB I 2 PENDAHULUAN

APLIKASI DATA MINING UNTUK ANALISIS ASOSIASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA APRIORI

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

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

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

Penggunaan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP- Growth dalam Rekomendasi Promosi Produk pada Situs Belanja Online

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. komputasi dan komunikasi untuk melakukan tugas-tugas informasi sehingga arus

BAB I PENDAHULUAN. Pada saat ini perkembangan informasi telah berkembang dengan sangat pesat,

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

BAB I PENDAHULUAN Latar belakang Masalah. Koperasi merupakan suatu wadah yang dapat membantu masyarakat terutama

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

Assocation Rule. Data Mining

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

BAB I PENDAHULUAN. yang cepat dan besar di Asia (Kartiwi, 2006). Pertumbuhan e-commerce yang

BAB I PENDAHULUAN. barang bangunan, mulai dari bahan - bahan pokok bangunan sampai kebutuhan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berikut adalah tahapan penelitian yang dilakukkan oleh penulis :

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PEMBELIAN GAYA BARU PHOTO BERBASIS CLIENT SERVER (Studi Kasus: Toko Gaya Baru Photo)

BAB I PENDAHULUAN. SMK Negeri 1 Kota Sukabumi merupakan salah satu sekolah unggulan

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Abstrak. Data Mining, Algoritma Apriori, Algoritma FP-Growth, Mata Pelajaran, Pemrograman, Web Programming, Matematika, Bahasa Inggris.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

Analisis Frekuensi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada Data Transaksi Penjualan Bon Bon Resto Semarang

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENDISKRIPSIKAN TINGKAT KREDIT BERMASALAH PADA BANK

BAB III MET PEN METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Permintaan sepeda motor pada PT. Bintang Utama Motor semakin

IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE PADA MANAGEMENT INVENTORY MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi kasus : Toserba BORMA Cipadung Bandung) JURNAL.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Desain penelitian disusun berdasarkan tahapan sebagai berikut:

A Decision Support Tool For Association Analysis

BAB I PENDAHULUAN. Jumlah pengguna yang besar mengakibatkan semakin berkembangnya

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. mahasiswa yang seringkali meminjam buku harus mencari sendiri dirak rak

BAB I PENDAHULUAN. Departemen Pendidikan Nasional menerbitkan aturan penetapan angka kredit jabatan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. beli sepeda motor bermerek Honda. Dalam kegiatan operaisonalnya, PD. Wijaya

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer saat ini sudah semakin pesat, yang mengakibatkan hampir seluruh aktivitas kehidupan manusia menggunakan bantuan komputer, hal ini berdampak pada peningkatan data komputer secara signifikan, jumlah data komputer pada tahun 2008 mencapai 487 milyar Giga Byte (Gantz, 2009 : 1). Jumlah ini terus bertambah hingga sekarang sehingga menimbulkan fenomena data explosion atau ledakan jumlah data. Fenomena ini juga dialami oleh PT. Harja Gautama Lestari Toserba Borma, Cipadung Bandung. Sebagai sebuah perusahaan retail yang berdiri sejak tahun 2000, data transaksi Borma mengalami peningkatan secara signifikan, jumlah data dari tanggal 8 s.d. 9 April 2013 sebanyak 3.242 transaksi, diperkirakan jumlah seluruhnya mencapai ± 7,5 juta transaksi. Namun pemanfaatan data tersebut belum optimal, karena selama ini hanya digunakan sebagai laporan penjualan saja sehingga dikenal dengan istilah rich of data but poor of information (Pramudiono, 2003 : 1). Dengan menggunakan Data Mining data tersebut dapat lebih dioptimalkan pemanfaatannya yaitu dengan mencari informasi yang tersembunyi dan jarang diketahui. Informasi tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail. Salah satu fungsi Data Mining adalah Association Rule, yaitu fungsi untuk mencari informasi berupa asosiasi atau hubungan antar item dalam suatu data transaksi dan menampilkannya dalam bentuk pola yang menjelaskan tentang pola 1

2 beli konsumen dalam berbelanja. Pengetahuan mengenai pola inilah yang nantinya bisa menjadi pedoman untuk meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail dengan cara mengoptimalkan tata letak barang yang sesuai dengan pola beli konsumen sehingga dapat meningkatkan kenyamanan konsumen dalam berbelanja. Suatu pola ditentukan oleh dua parameter, yaitu Support dan Confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan Confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi (Kusrini, 2009:150). Algortima yang digunakan pada penelitian ini adalah Frequent Pattern Growth atau FP-Growth, algortima ini mengadopsi teknik Divide and Conguer, langkah pertama, algortima ini memadatkan database yang mewakili frequent itemset (data yang paling sering muncul) kedalam Frequent Pattern Tree atau FP- Tree yang menyimpan informasi hubungan antar tiap itemset. Kemudian membagi database yang telah dipadatkan kedalam sekumpulan conditional database, masing-masing conditional database terhubung dengan satu frequent item dan pencarian informasi dilakukan secara terpisah (Han, 2006 : 243). Metode Divide and Conguer digunakan untuk memecahkan masalah menjadi submasalah yang lebih kecil sehingga mempermudah menemukan pola (Chandrawati dalam Suprasetyo, 2012:2). Pada penelitian ini penulis mengambil judul Penerapan Fungsi Association Rule Pada Data Mining Untuk Mengoptimalkan Tata Letak Barang di Toserba Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth,

3 penelitian ini mengambil data transaksi penjualan PT. Harja Gautama Lestari Toserba Borma, Cipadung Bandung pada tanggal 8 s.d. 9 April 2013 sebanyak 3.242 transaksi. Pertimbangan memilih PT. Harja Gautama Lestari Toserba Borma sebagai objek penelitian karena merupakan Toko Serba Ada (Toserba) yang menyediakan beragam kebutuhan masyarakat ditambah lagi dengan letaknya yang sangat strategis sehingga banyak sekali konsumen yang datang. Dengan demikian akan banyak sekali data transaksi yang tersimpan sehingga sangat cocok untuk dijadikan studi kasus penelitian. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan di atas, rumusan masalah yang dapat diidentifikasi pada penelitian ini yaitu bagaimana cara untuk mencari informasi yang tersembunyi dalam data transaksi yaitu pola beli konsumen berupa kebiasaan suatu produk dibeli bersamaan dengan produk apa yang digunakan untuk mengoptimalkan tata letak barang sebagai upaya meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail. 1.3 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari informasi yang tersembunyi dalam data transaksi yaitu pola beli konsumen berupa kebiasaan suatu produk dibeli bersamaan dengan produk apa. 1.4 Batasan Masalah Berdasarkan tujuan diatas, terdapat beberapa batasan yaitu : 1. Data yang digunakan sebagai objek penelitian yaitu data transaksi penjualan pada tanggal 8 s.d. 9 April 2013 sebanyak 3.242 transaksi.

4 2. Informasi yang akan dicari yaitu pola beli konsumen berupa kebiasaan suatu produk dibeli bersamaan dengan produk apa. 3. Teknik data mining yang akan digunakan yaitu Association Rule dengan algoritma Frequent Pattern Growth. 1.5 Manfaat Penelitian Hasil dari penelitian ini mempunyai 2 manfaat yaitu : 1. Bagi Borma Cipadung, dapat memperoleh informasi yang tersembunyi dari data transaksi yang dimiliki, yaitu pola beli konsumen berupa kebiasaan suatu produk dibeli bersamaan dengan produk apa, yang dapat dijadikan pertimbangan dalam menentukan tata letak barang yang optimal sebagai upaya meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail. 2. Bagi konsumen, lebih memudahkan dalam berbelanja, karena barang kebutuhannya diletakan secara berdekatan. 1.6 Metode Penelitian Dalam melaksanakan penelitian ini. Terdapat 2 tahap pengerjaan sebagai berikut. 1. Pengumpulan data-data yang diperlukan Pada tahap ini dilakukan pendataan kebutuhan perangkat lunak melalui metode : a. Metode Observasi Tujuan metode ini adalah untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan dalam proses data mining. Observasi dilakukan di Borma Cipadung Bandung. Data yang diobservasi adalah data transaksi penjualan.

5 b. Studi Literatur Pada metode ini dilakukan pembelajaran dengan mencari beragam referensi / literatur yang menunjang khususnya yang berkaitan dengan data mining. c. Metode Wawancara Metode ini dilakukan dengan mengajukan beberapa pertanyaan kepada para ahli di bidang data mining. Sehingga penelitian ini menjadi lebih terarah. 2. Pengembangan Perangkat Lunak Untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi, pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfal, model pengembangan ini mengusulkan sebuah pendekatan yang sistematik dan sekuensial pada pengembangan perangkat lunak yang dimulai dari tahap analisis, desain, kode, pengujian, dan pemeliharaan (Pressman, 2002:37). Model pengembangan waterfall dapat dilihat pada gambar 1.1 Gambar 1.1 Model pengembangan waterfall (Sumber : Pressman, 2001 : 29) Berikut ini adalah penjelasan untuk masing-masing tahap :

6 1. Analisis kebutuhan perangkat lunak Proses pengumpulan kebutuhan difokuskan khususnya untuk perangkat lunak, perekayasa perangkat lunak (analys) harus memahami domain permasalahan (problem domain), tingkah laku, unjuk kerja dan antarmuka (interface) yang diperlukan. Kebutuhan untuk perangkat lunak didokumentasikan dan dilihat lagi oleh pengguna yaitu Bagian IT BORMA Cipadung. 2. Desain Desain perangkat lunak merupakan proses multi langkah yang berfokus pada empat atribut sebuah program yang berbeda (struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi interface, dan detail algoritma). Seperti analisis, desain ini didokumentasikan. 3. Coding Desain harus diterjemahkan kedalam bentuk program yang bisa dijalankan. 4. Pengujian Setelah kode dibuat, pengujian program dimulai. Proses pengujian berfokus pada logika pada program dan memastikan bahwa semua kebutuhan yang dideskripsikan pada bagian analisis sudah sesuai dengan program yang dibutuhkan. 5. Pemeliharaan Perangkat lunak akan mengalami perubahan setelah disampaikan kepada pengguna, karena pengguna membutuhkan perkembangan sesuai dengan kebutuhannya. Pemeliharaan perangkat lunak mengaplikasikan kembali setiap fase pengembangan namun tidak membuat yang baru lagi.

7 1.7 Tempat Penelitian Penelitian ini bertempat di Borma Cipadung yang beralamat lengkap di Jl. Jenderal A.H. Nasution No. 4 Bandung. 1.8 Sistematika Penulisan Untuk mempermudah pemahaman laporan penelitian ini, maka disusun sistematika penulisan laporan sebagai berikut : BAB I : PENDAHULUAN Bab ini berisi mengenai latar belakang penulisan, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, manfaat penelitian, metode penelitian, tempat penelitian, serta sistematika penulisan. BAB II : LANDASAN TEORI Bab ini berisi tentang uraian teori-teori yang digunakan dalam analisa permasalahan yang ada dan juga teori-teori yang digunakan dalam perancangan dan implementasi. BAB III : TINJAUAN PERUSAHAAN Bab ini berisi tentang deskripsi mengenai tempat dimana penelitian ini dilakukan yaitu berisi sejarah singkat, visi misi, serta struktur organisasi. BAB IV : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi tentang analisis dan perancangan aplikasi yang dibentuk. Yaitu berisi tentang identifikasi masalah,

8 cara kerja aplikasi, serta perancangan pembangunan aplikasi. BAB V : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Bab ini dijelaskan tentang spesifikasi aplikasi, kebutuhan aplikasi, implementasi aplikasi dan pengujian yang dilakukan terhadap aplikasi yang dibangun. BAB VI : PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan mengenai hasil rancangan aplikasi yang telah dibuat dan saran untuk penelitian selanjutnya.