IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN TIKET BERBASIS DEKSTOP PADA PT. NADIA TRAVEL - Thisa Tri Utami; Mohammad Syafrullah (SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika, 2018)
Semakin bertambah jumlah travel dengan tingkat perkembangan zamam ini dibidang pelayan travel membuat para pengelola ingin menunjukkan strategi pemasaran yang lebih baik. Banyak cara dimana travel untuk meningkatkan penjualan dan juga banyak strategi dan perencanaan teknis yang digunakan. Untuk meningkatkan kualitas salah satu hal tentang strategi maka diperlukan suatu system aplikasi perangkat lunak dengan . Berkembang teknologi informasi setiap kali, maka adanya inovasi baru. Agar tidak terkesan monoton dalam aplikasi penjualan tiket pesawat dan diharapkan dapat berkembang dan memberikan manfaat bagi mereka yang menggunakan, karena dapat meningkatkan pelayan penjualan pada proses administrasi dengan memberikan rekomendasi kepada pembeli. Untuk itu penulisan ini dikembangkan aplikasi Data Mining ini menggunakan algoritma apriori (analisis association) dengan dokumen berupa file (*xlsx, *.xls,) dan akan membentuk frequent itemset. Data Miningserangkain proses untuk digunakan untuk mencari itemset yang terdapat dalam basis data yang besar disebut Knowledge Dicovery Databases (KDD), sedangkan algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif untuk menetukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Dengan tujuan untuk menangani meledaknya volume data, dengan menggunakan teknik komputasi dapat digunakan untuk menghasilkan informas-informasi yang dibutuhkan. Jadi kesimpulannya bahwa Data Mining algoritma apriori (analisis association) dapat memberikan informasi tiket-tiket yang paling banyak dilakukan transaksi berdasarkan batas nilai support. Hasil pengujian prediksi dengan menggunakan nilai support value 100% dan nilai confidance menghasilkan nilai terbaik 7.69%.