Main Article Content

Abstract

ABSTRAK
Data transaksi penting untuk semua superstore sehingga dapat tetap eksis dalam persaingan bisnis, superstore yang mampu menganalisis data transaksinya dengan baik itulah yang akan memegang pasar. Data mining membantu para pembisnis baik pemilik superstore ataupun bisnis lainnya. Data mining dengan teknik asosiasi menggunakan algoritma apriori dengan atribut yang digunakan RowID, OrderID, Order Date, Order Priority, Order Quantity, Sales, Discount, Ship Mode, Profit, Unit Price, Shipping Cost, Customer Name, Province, Region, Customer Segment, Product Category, Product Sub-Category, Product Name, Product Container, Product Base Margin, Ship Date.

Kata Kunci : Data Mining, Transaksi, teknik asosiasi, algoritma apriori.

Article Details

References

  1. Witten H. and Frank E., 2005, “Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques”, Morgan Kaufmann.
  2. Yanto, Robi dan Riri Khoiriah, 2015, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat”. ISSN: 2354-5771 Citec Journal, Vol. 2, No. 2, Februari 2015 – April 2015.
  3. Yulita, Marsela dan Veronica S. Moertini, 2004, “Analisis Keranjang Pasar dengan Algoritma Hash-Based pada transaksi Penjualan di Apotek”, Jurnal Integral Majalah Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Vol 9, No 3 (2004), Jurusan Ilmu Komputer Universitas Katolik Parahyangan.
  4. http://community.tableau.com/servlet/JiveServlet/downloadBody/1236-102-1-1149/Sample%20-%20Superstore%20Sales%20(Excel).xls (diakses 12 Agustus 2016, Jam 12:03 WIB)