SKRIPSI

(1)

“PENERAPAN DATA MINING UNTUKMENGANALISPENJUALAN PRODUKDI PT KARYA MANDIRI SEPAKATDENGAN

MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI”

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan ProgramSarjana

AHMAD ZARKASIH 11150500

ProgramStudi Sistem Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta

Jakarta 2019

(2)

viii

ABSTRAK

Ahmad Zarkasih (11150500), “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Di PT.

Karya Mandiri Sepakat Dengan Menggunakan Algoritma Apriori”

Dalam menghadapi persaingan penjualan di PT Karya Mandiri Sepakat yang dapat meningkatkan penjualan produk – produk yang dijual. Permasalahannya PT. Karya Mandiri Sepakat sulit mendapatkan informasi strategis pada peningkatan penjualan. Ketersedian data penjualan yang besar di PT Karya Mandiri Sepakat tidak di manfaatkan dengan maksimal, sehingga data penjualan tersebut hanya menjadi arsip bagi PT Karya Mandiri Sepakat karena tidak dimanfaatkan dengan maksimal, dan juga belum ada nya sistem informasi untuk strategi bisnis dalam meningkatkan penjualan.data tersebut masih dilakukan secara manual, dalam menempatkan produk nya PT Karya Mandiri Sepakat menempatkan produk nya secara random atau acak tanpa ada nya pola tata letak, di karena kan banyak nya produk sehingga sulit untuk mengetahui produk mana yang lebih sering terjual secara bersamaan. Sehingga dibutuhkan Metode Algoritma Apriori. Hasil pengujian perhitungan menggungakan software tanagra dan telah dibuat ditemukan produk barang yang terjual paling banyak secara bersamaan jika membeli Roda Atas, maka akan membeli Bracket dengan support50% dan Confindance87,5%, Jika membeli pintu, maka akan membeli Roda Atas Support 50% dan confidence 87,5%.

Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Penjualan Produk, Aturan Asosiasi

(3)

ix

ix ABSTRACT

Ahmad Zarkasih (11150500), "The Application of Data Mining in Product Sales at PT.

Mandiri Works Agrees Using the A priori Algorithm"

In the face of sales competition at PT Karya Mandiri Sepakat which can increase sales of products sold. The problem is PT. Karya Mandiri Sepakat has difficulty obtaining strategic information on increasing sales.The availability of large sales data at PT Karya Mandiri Sepakat is not utilized to the maximum, so the sales data is only an archive for PT Karya Mandiri Sepakat because it is not utilized to the maximum, and also there is no information system for business strategies in increasing sales.the data is still done manually, in placing its products PT Karya Mandiri agreed to place their products randomly or randomly without any layout patterns, because there are many products so it is difficult to know which products are sold more often simultaneously. So we need Apriori Algorithm Method. The calculation results using Tanagra software and have found that the most items sold at the same time if you buy Upper Wheel, then you will buy a Bracket with 50% support and Confindance 87.5%. If you buy a door, you will buy Top Wheel Support 50% and confidence 87.5%.

Keywords: Data Mining, A priori Algorithms, Product Sales, Association Rules

(4)

x

DAFTARISI

LEMBARJUDUL SKRIPSI ... i

LEMBARPERSEMBAHAN ... ii

LEMBARPERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ... iii

LEMBARPERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYAILMIAH ... iv

LEMBARPERSETUJUAN DAN PENGESAHAN SKRIPSI ... v

LEMBARPANDUAN PENGGUNAAN HAK CIPTA ... vii

Kata Pengantar ... viii

Abstrak ... x

Daftar Isi ... xii

Daftar Gambar ... xiv

Daftar Tabel ... xv

Daftar Lampiran ... xvi

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1. LatarBelakang Masalah... 1

1.2. Identifikasi Permasalahan ... 4

1.3. Maksud dan Tujuan ... 5

1.4. Metode Penelitian ... 5

1.5. Ruang Lingkup ... 6

1.6. Hipotesis ... 6

BAB II LANDASANTEORI ... 7

2.1. Tinjauan Pustaka ... 7

2.1.1. Pengertian Penjualan ... 7

2.1.2. Pengertian Data Mining ... 8

2.1.3. Pengelompokkan Data Mining... 11

2.1.4. Tantangan Dalam Data Mining ... 12

2.1.5. Algoritma Asosiasi ... 13

2.1.6. Algoritma Apriori ... 13

2.1.7. Software ... 15

2.2. Penelitian Terkait ... 16

2.3. Tinjauan Organisasi/Objek Penelitan ... 18

2.3.1. Sejarah Perusahaan ... 18

2.3.2. Visi dan Misi ... 18

2.3.3. Struktur Organisasi ... 19

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 23

3.1. Tahapan Penelitian ... 23

3.2. Instrumen Penelitian ... 25

3.3. Metode Pengumpulan Data,Populasi dan Sample Data ... 25

3.3.1. Teknik Pengumpulan Data ... 25

(5)

xi

3.3.2. Populasi ... 26

3.3.3. Sampel... 27

3.4. Metode Analisis Data ... 28

3.4.1. Analisis Pola Frekuensi Data ... 29

3.4.2. Pembentukan Aturan Asosiasi ... 29

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 30

4.1. Analisa Permasalahan pada PT. Karya Mandiri Sepakat ... 30

4.1.1. Daftar ProduksiBarang PT. Karya Mandiri Sepakat... 30

4.1.2. Data Penjualan Produksi Barang ... 31

4.2. Pembahasan ... 44

4.2.1. Pola Transaksi Penjualan ... 44

4.2.2. Pembuatan Format Tabular ... 45

4.2.3. Analisa Pola Frekuensi Tinggi ... 46

4.2.4. Pembentukan Aturan Asosiasi ... 52

4.2.5. Aturan Asosiasi Final ... 52

BAB V PENUTUP ... 57

5.1. Kesimpulan ... 57

5.2. Saran ... 58 DAFTARPUSTAKA

DAFTARRIWAYAT HIDUP

LEMBAR KOSNULTASI BIMBINGAN SURAT KETERANGANRISET

LAMPIRAN

(6)

DAFTAR PUSTAKA

Abdurrahman. 2017. “Analisis Aturan Asosiasi Data Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori.”

Andi. 2016. Microsoft Excel 2016 untuk pemula. cetakan 1.

Anto, A., & Susilo, T. (2018). Penerapan Algoritma Apriori pada Pengolahan Data Transaksi Penjualan di Minimarket Priyo Kota Lubuklinggau. 01(03).

Badrul, Mohammad. 2016. “Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan.” Pilar Nusa Mandiri XII(2): 121–29.

Group, G., & Kusrini. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi OffSET.

Hermawati. 2013. Data Mining. Yogyakarta: Andi OffSET.

Kusrini, dan Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi OffSET.

Mulyana, Herman. 2014. “No Title.” (1): 47–56.

Purnia, Dini Silvi, dan Ai Ilah Warnilah. 2017. “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori.” 2(2): 31–39.

Putra, dan Prastyo. 2019. “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI TERHADAP DATA PENJUALAN.” 15(1): 85–90.

Swastha, Basu. 2014. Manajemen penjualan. BPFE-YOGYAKARTA.

Vulandari. 2017. Data Mining. cetakan 1. Yogyakarta: Gava Media.

Badrul, M. (2016). Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan.

Pilar Nusa Mandiri, XII(2), 121–129.

Mulyana, H. (2014). Pemakaian Metode Asosiasi Dalam Data Mining Untuk Penjualan Lebih Dari Satu Jenis Produk Pada Perusahaan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 10(1), 47–55.

Prasidya, A. K., & Fibriani, C. (2017). Pembelian Menggunakan Data Mining Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Minimarket Gun Bandungan , Jawa Tengah ). Vol 15, 173–184.

Prayitno, M. H., & Rasim, R. (2018). Analisa Penjualan Produk Retail Dengan Metode Data Mining Asosiasi. Jurnal Kajian Ilmiah, 18(3), 231. https://doi.org/10.31599/jki.v18i3.273 Swastha, B. (2014). Manajemen penjualan. BPFE-YOGYAKARTA.