Kebutuhan akan informasi sangat dibutuhkan dalam mengambil sebuah keputusan untuk menentukan arah bisnis. Dalam transaksi belanja sehari-hari yang kita jumpai di toko ritel mungkin bisa sampai jutaan record perharinya. Teknik yang biasa digunakan untuk mencari keterkaitan suatu item yang dibeli ini lazim menggunakan Market Basket Analysis. Dengan diketahui keterkaitan item yang dibeli maka pihak manajemen dapat menentukan tata letak dari toko ritel tersebut, agar konsumen dapat mudah mendapatkan barang yang dibutuhkan.Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma untuk melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule. Sejak diperkenalkan oleh Agrawal, Imielinski, dan Swami algoritma apriori, menarik banyak minat penelitian dan telah berkembang cepat ke arah penelitian yang lebih kompleks. Berbagai aplikasi telah diidentifikasi, termasuk misalnya, cross-selling, Web analisis situs, pendukung keputusan, evaluasi kredit, acara prediksi kriminal, analisis perilaku pelanggan dan deteksi penipuan. Algoritma Apriori mengetahui kombinasi itemset yang telah diukur dengan support dan confidence maka item-item yang sering dibeli akan mudah diketahui. Item-tem tersebut dikelompokan sesuai yang sering dibeli konsumen. Dengan dikelopokannya item-item tersebut maka dapat dibuat tata letak atau penempatan barang. Dalam penelitian ini penggalian data dapat digunakan untuk mendukung keputusan letak item barang yang sering dibeli oleh konsumen.Penelitian ini akan membuat prototype sistem informasi untuk mencari pola-pola belanja customer. Sedangkan sumber data utamanya adalah dari data transaksi di toko ritel Lottemart Semarang. Pola belanja customer akan dicari menggunakan algoritma Apriori yang akan digunakan membangun sistem informasi.Dalam penelitian ini menggunakan metode pola research and development Borg & Gall (1987). Dengan metode Borg & Gall akan didesain prototype Sistem Informasi yang memberikan rekomendasi untuk penempatan item barang di toko ritel. Data diambil dari toko ritel Lottemart Semarang berupa item belanja yang dibeli customer. Variabel utama yang digali adalah item belanja dan jumlah item dalam satu faktur.Keywords : Sistem Informa
Copyrights © 2014