Penerapan Data Mining Pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: PT. Sinar Jagad Indonesia) - Larita Ayu Wahyuni S (Universitas Ciputra Surabaya, 2020)
Semakin banyaknya jumlah travel yang berkembang saat ini membuat para pengelola ingin menunjukkan strategi pemasaran yang lebih baik. Banyak cara di mana travel untuk meningkatkan penjualan, dan juga banyak strategi yang digunakan. Satu hal tentang strategi yang digunakan oleh manajemen adalah aplikasi perangkat lunak dengan system informasi. Sebuah era yang terus berkembang teknologi informasi setiap kali maka perlu adanya inovasi baru. Agar tidak terkesan monoton dalam proses menjual tiket pesawat dan diharapkan dapat memberikan manfaat bagi mereka yang menggunakan, karena dapat meningkatkan penjualan dengan memberikan rekomendasi kepada pembeli. Untuk itu dalam penulisan ini di kembangkan aplikasi analisis association untuk mengekstraksi dan menginterpretasi pola kecenderungan penjualan tiket pesawat yang sering dijual secara bersamaan dari data transaksi menggunakan algoritma apriori. Algoritma apriori ini akan membentuk frequentitemsetse banyak yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan dua parameter, support dan confidence, untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item. Proses yang dilakukan diawali dengan persiapan data melalui preprocessing data kemudian ditransformasi kedalam bentuk yang dapat diolah pada proses selanjutnya yaitu join dan purne hingga pembentukan association rules. Dengan algoritma ini didapatkan kumpulan tiket pesawat yang sering terjual yaitu Garuda, Lion dan Trigana. Asosiasi ini didapat dengan nilai support minimal 50% dan nilai confidence 70%.