<![CDATA[Toyota Auto 2000 perusahaan bergerak di bidang service mobil merk Toyota. Selain itu juga menjual produk Saprepart yang dibutuhkan konsumen untuk perbaikan mobilnya. Kegiatan service mobil ini setiap harinya semakin banyak sehingga adanya penumpukan data transaksi penjualan sparepart yang hanya sebagai arsip laporan perperiode. Padahal jika digunakan dengan baik data tersebut bisa menjadi informasi yang berguna untuk perusahaan. Selain itu juga persediaan sparepart yang terkendala adanya penumpukan barang ataupun barang kosong yang dicari konsumen. Untuk itulah diperlukan data mining untuk bisa mencari pola dari data transaksi penjualan yang telah terjadi menggunakan metode algoritma apriori untuk menentukan hubungan asosiatif kombinasi item sparepart yang ada. Pada penelitian ini juga menggunakan tools Rapidminer 9.8 yang menghasilkan dari minimum support 20% dengan kombinasi 2 item set yaitu kebanyakan konsumen jika membeli oli maka membeli juga filter oli dengan tingkat confidence 98%. Dengan minimum support 20% dengan 2 item set terdapat 5 best rules. Sehingga pihak manajemen perusahaan bisa menyediakan sparepart dengan maksimal sesuai kebutuhan konsumen dan yang banyak dibeli secara bersamaan.]]>
Copyrights © 2022
