Data Mining Prediksi Minat Customer Penjualan Handphone Dengan Algoritma Apriori

Mengetahui minat customer pada suatu jenis produk merupakan kunci suskses dari sebuah bisnis. dari data yang tersimpan pada data penjualan dapat diolah dan diimplementasi untuk mengetahui pola minat item customer, hal ini dapat meminimalisir penumpukan stok barang yang kurang diminati dan tidak kehabisan barang pada produk yang diminati. Data Mining dapat menjadi solusi. Penelitian ini menganalisis data informasi penjualan handphone yang bersumber dari database sistem informasi transaksi penjulanan handphone menggunakan data mining algoritma apriori. Uji data menggunakan aplikasi data mining weka dalam menemukan hubungan pola penjualan handphone antar item. Proses pengolahan data dimulai praprocesing dengan memilih variable data kemudian menemukan nilai spot dari tiap item set handphone dan kombinasi antara jenis handphone dari hasil pencarian nilai spot dan kombinasi antara jenis handphone kemudian ditemukan nilai confidence dalam tiap kombinasi. Kombinasi yang memenuhi nilai minimum spot dan minimum confidence akan menjadi sebuah aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan menjadi informasi jenis handphone yang paling banyak terjual selama 1 bulan sampai 2 tahun. Hasilnya di peroleh knowlwge jenis handphone yang paling diminati dan hubungan antara jenis atau tipe hanphone tersebut. Knowledge tersebut dapat dijadikan dasar menentukan stok jenis handphone