Show simple item record

dc.contributor.authorAlfiqra, A
dc.contributor.authorAlfizi, Faiza Yogi
dc.date.accessioned2018-05-26T04:45:17Z
dc.date.available2018-05-26T04:45:17Z
dc.date.issued2018-03
dc.identifier.citationAguinis, H., Forcum, L. E. & Joo, h., 2013. Using Market Basket Analysis in Management Research. Journal of Management, pp. 1799-1824. Bermudez, J., Apolinario, K. & Abad, A. G., 2016. Layout Optimization and Promotional Strategies Design in a Retail Store based on a Market Basket Analysis. San José, s.n. Dhanalakahmi, P. & Porkodi, R., 2017. A Survey on Different Association Rule Mining Algorithms in Data Mining. IPASJ International Journal of Computer Science, pp. 126-133. Fayyad, U., Shapiro-Piatetsky, G. & Smyth, P., 1996. From Data Mining to Knowledge Discovery in Database. AI Magazine, pp. 37-54. Gunadi, G. & Sensuse, D. I., 2012. Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) : Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia. Jurnal TELEMATIKA MKOM, Volume IV, pp. 118-132. Kaur, M. & Kang, S., 2016. Market Basket Analysis: Identify the changing trends of market data using association rule mining. Procedia Computer Science, pp. 78-85. Oliff, H. & Liu, Y., 2017. Towards Industry 4.0 Utilizing Data-Mining Techniques: a Case Study on Quality Improvement. Procedia CIRP, Volume 63, pp. 167-172. Raorane, A. A., Kulkarni, R. V. & Jitkar, B. D., 2012. Association Rule – Extracting Knowledge Using Market Basket Analysis. Research Journal of Recent Sciences, pp. 19-27.id_ID
dc.identifier.issn2621-0789
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/9820
dc.description.abstractKebiasaan belanja konsumen dalam pembelian produk dapat dimanfaatkan oleh para peneliti dalam mengembangkan strategi pemasaran. Penentuan strategi pemasaran produk yang tepat dapat dilakukan dengan menganalisis kebiasaan belanja konsumen di dalam suatu usaha ritel. Market Basket Analysis adalah salah satu analisis keranjang belanja dalam penentuan strategi pemasaran dengan cara mengetahui produk yang dibeli secara bersamaan. MBA dapat digunakan dalam memahami kebiasaan konsumen dalam membeli produk-produk yang dijual melalui transaksi belanja dengan analisis association rule mining. Penelitian ini menggunakan Algoritma FP-Growth dalam mendapatkan hasil aturan asosiasi. Metodologi pada penelitian menggunakan proses KDD (knowledge discovery in database). Menggunakan 100 transaksi belanja pada suatu swalayan x di daerah Yogyakarta, penelitian ini berhasil mendapatkan hasil aturan asosiasi sebanyak 10 rule yang menjelaskan kebiasan belanja konsumen. Aturan asosiasi tertinggi mencapat nilai support dan confidence sebesar 12% dan 66,7% yaitu produk asosiasi antara departemen snack dan minuman. Selanjutnya dua strategi digunakan pada penelitian ini yaitu tata letak produk dan katalog promosi. Dengan menggunakan aturan asosiasi yang menjelaskan kebiasaan belanja konsumen, stretegi ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan serta profit dari swalayan.id_ID
dc.language.isootherid_ID
dc.publisherIENACO (Industrial Engineering National Conference) 6 2018id_ID
dc.subjectData Miningid_ID
dc.subjectFP-Growthid_ID
dc.subjectMarket Basket Analysisid_ID
dc.subjectStrategi Penjualan Produkid_ID
dc.titlePenerapan Market Basket Analysis Menggunakan Proses KDD (Knowledge Discovery in Database) Sebagai Strategi Penjualan Produk Swalayan (Studi Kasus: Swalayan X)id_ID
dc.typeArticleid_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record