PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI DALAM ANALISIS DATA MINING PENJUALAN BAHAN KIMIA PADA PT GRESIK CIPTA SEJAHTERA - Ariadi Retno Tri Hayati Ririd; Yoppy Yunhasnawa; Dyah Kartika Dwi Andarini (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2019)
PT Gresik Cipta Sejahtera merupakan perusahaan yang bergerak dalam 7 bidang usaha utama untuk mendukung dan memasok kebutuhan pelanggan dari berbagai sektor, salah satunya dalam sektor pendistribusian bahan kimia. Untuk meningkatkan keuntungan yang diperoleh melalui penjualan bahan kimia diperlukan sebuah strategi bisnis yang mampu memperkirakan stock bahan kimia yang harus disiapkan dan dapat membantu dalam perencanaan RKAB untuk tahun selanjutnya. Data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data yang digunakan dalam proses data mining diperoleh dari data penjualan bahan kimia pada tahun sebelumnya. Informasi baru yang diperoleh dari proses data mining kemudian digunakan untuk merancang strategi bisnis. Association rules merupakan salah satu teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Algoritma apriori dapat digunakan untuk melihat aturan pembelian antar item pada bahan kimia yang sering terjual secara bersamaan. Algoritma apriori menghasilkan association rules antar item pada bahan kimia, sehingga perusahaan dapat menentukan strategi bisnis serta menentukan penambahan stock pada item-item yang pola kombinasinya besar. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa semakin besar minimum support maka semakin kecil kemungkinan item lolos sehingga semakin sedikit item yang dapat dikombinasikan. Tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 16% dengan tren turun. Kata kunci : Data Mining, Association Rules, Algoritma Apriori