STUDI KASUS PENJUALAN KOSMETIK MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE (APRIORI)

Warisa Warisa, S. Aminah, Karmila Karmila
{"title":"STUDI KASUS PENJUALAN KOSMETIK MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE (APRIORI)","authors":"Warisa Warisa, S. Aminah, Karmila Karmila","doi":"10.31602/tji.v12i4.5630","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ABSTRAK  Dengan berkembangnya teknologi yang semakin maju membuat banyaknya persaingan dalam dunia perdagangan kosmetik. Seperti pada online shop Atika Kosmetik yang menjual  berbagai macam produk kosmetik, yang mana dalam pendataan suatu produknya masih menggunakan hitungan secara manual. Sehingga sulit dalam mengetahui produk kosmetik yang sudah terjual serta sulit mengetahui kosmetik yang sudah tidak tersedia, Oleh karena itu dilakukan penerapan metode Association Rule (algoritma apriori) untuk mengetahui kombinasi produk yang mempermudah mengelola data penjualan kosmetik. Agar lebih mudah mengetahui jenis produk yang masih tersedia dan kosmetik yang paling banyak terjual. Maka dari itu dilakukan penerapan metode data mining Association Rule (algoritma apriori) dengan menggunakan software Weka dalam pengolahan data. Data transaksi penjualan online shop atika Kosmetik  dari tahun 2020 – 2021  sebagai bahan analisa pada penelitian ini. Dengan perhitungan algoritma apriori maka hasil yang diperoleh pada produk paling sering dibeli oleh pembeli yaitu cream tabita glow, cream ms glow, serum glow, lipstick Maybelline serum hanusui, hanbody syi lotion, bibit pemutih badan, obat gemuk herbal dan obat kurus herbal dan lainnya. Keywords: Data Mining, Association Rule, A priori algorithm, Online shop Atika.","PeriodicalId":120986,"journal":{"name":"Technologia: Jurnal Ilmiah","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-10-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Technologia: Jurnal Ilmiah","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31602/tji.v12i4.5630","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

ABSTRAK  Dengan berkembangnya teknologi yang semakin maju membuat banyaknya persaingan dalam dunia perdagangan kosmetik. Seperti pada online shop Atika Kosmetik yang menjual  berbagai macam produk kosmetik, yang mana dalam pendataan suatu produknya masih menggunakan hitungan secara manual. Sehingga sulit dalam mengetahui produk kosmetik yang sudah terjual serta sulit mengetahui kosmetik yang sudah tidak tersedia, Oleh karena itu dilakukan penerapan metode Association Rule (algoritma apriori) untuk mengetahui kombinasi produk yang mempermudah mengelola data penjualan kosmetik. Agar lebih mudah mengetahui jenis produk yang masih tersedia dan kosmetik yang paling banyak terjual. Maka dari itu dilakukan penerapan metode data mining Association Rule (algoritma apriori) dengan menggunakan software Weka dalam pengolahan data. Data transaksi penjualan online shop atika Kosmetik  dari tahun 2020 – 2021  sebagai bahan analisa pada penelitian ini. Dengan perhitungan algoritma apriori maka hasil yang diperoleh pada produk paling sering dibeli oleh pembeli yaitu cream tabita glow, cream ms glow, serum glow, lipstick Maybelline serum hanusui, hanbody syi lotion, bibit pemutih badan, obat gemuk herbal dan obat kurus herbal dan lainnya. Keywords: Data Mining, Association Rule, A priori algorithm, Online shop Atika.
化妆品销售个案研究采用四月法
随着技术的进步越来越多,化妆品行业的竞争也越来越激烈。就像在网上卖化妆品的Atika化妆品一样,在分类中,一种产品仍然使用手工计数。因此,要了解出售的化妆品产品和无法使用的化妆品是很困难的,因此,合并合并的产品将有助于更好地管理化妆品的销售数据。为了更好地了解现有产品的种类和销量最高的化妆品。这就是通过使用Weka软件进行数据处理而应用mining Association Rule数据方法的方法。2020 - 2021年化妆品在线销售交易数据作为本研究的分析材料。根据杏算法,在最常见的产品中获得的产品是tabita glow奶油,melms glow,血清glow, lipstick maybeline血清han血浆,hanhansyi洗液,草药草药草药和其他瘦草药。数据挖掘,合并规则,priori算法,在线Atika。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信