Desain Algoritma Rank-Based Weighted Association Rule Mining untuk menemukan pola penjualan di kafe

ABSTRAK:

Banyaknya usaha bisnis kafe yang semakin berkembang menyebabkan persaingan yang semakin ketat dan menuntut setiap pengusaha untuk mampu bersaing dan bertahan melawan pesaing. Pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan akurat merupakan salah satu solusi agar bisnis dapat terus berkembang dan mampu beradaptasi dengan perubahan yang ada. Selama ini data transaksi di Kafe Tjakap belum diolah menjadi informasi dan hanya disimpan sebagai arsip. Padahal, data tersebut dapat digunakan dan diubah menjadi sebuah informasi yang dapat meningkatkan penjualan produk dan inovasi produk. Data transaksi tersebut perlu untuk dianalisis untuk mendapatkan pola penjualan. Untuk menemukan pola tersembunyi dalam mengeksplorasi data, diperlukan suatu teknik yang biasa dikenal sebagai data mining. Dimana data mining adalah proses komputasi untuk mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstrak pengetahuan (knowledge) secara otomatis. Terdapat beberapa metode dalam data mining, pada penelitian ini menggunakan algoritma Rank-based Weighted Association Rule Mining untuk menentukan aturan asosiasi dalam menentukan pola transaksi penjualan yang terjadi di Kafe Tjakap. Terdapat beberapa tahapan sebelum membuat model algoritma Rank-based Weighted Association Rule Mining yaitu uji anova variabel untuk mendapatkan ranking item, pemberian bobot, dan diskritisasi data. Kemudian dilakukan validasi dengan menggunakan lift ratio dan crew kafe dengan menggunakan metode delphie. Hasil uji coba penelitian menghasilkan pola/rule yang berbeda setiap harinya. Kombinasi rules dihasilkan dari nilai minimum support 0,15 dan minimum confidence 0,6 menghasilkan nilai lift ratio diatas 1, yang artinya korelasi yang dihasilkan kuat. Hasil validasi association rules yang sesuai dengan pendapat crew kafe dengan menggunakan metode delpie menghasilkan akurasi dengan tingkat rata-rata sebesar 75% dan masuk kedalam kategori cukup baik.

ABSTRACT:

The increasing number of café businesses has led to intensified competition, demanding every entrepreneur to be able to compete and survive against their competitors. Quick and accurate business decision-making is one of the solutions for a business to continue growing and adapting to changes. So far, transaction data at Café Tjakap has not been processed into information and has only been stored as archives. However, that data can be utilized and transformed into valuable information to enhance product sales and product innovation. The transaction data needs to be analyzed to identify sales patterns. To discover hidden patterns in data exploration, a technique known as data mining is required. Data mining is a computational process that employs one or more machine learning techniques to analyze and extract knowledge automatically. There are several methods in data mining, and in this study, the Rank-based Weighted Association Rule Mining algorithm is used to determine association rules in identifying sales transaction patterns at Café Tjakap. Several steps are taken before creating the Rank-based Weighted Association Rule Mining algorithm model, including performing an ANOVA test on variables to obtain item rankings, assigning weights, and discretizing the data. Subsequently, validation is conducted using the lift ratio and the café crew's input using the Delphi method. The experimental results yield different patterns/rules each day. Combinations of rules generated from a minimum support value of 0.15 and a minimum confidence value of 0.6 result in a lift ratio above 1, indicating a strong correlation. The validation of association rules, consistent with the café crew's input using the Delphi method, achieves an accuracy rate averaging 75%, falling into the category of fairly good.

مستخلص البحث:

يتسبب عدد المشاريع التجارية في المقاهي التي تتزايد في منافسة شرسة بشكل متزايد ويتطلب من كل رائد أعمال أن يكون قادرا على المنافسة والبقاء على قيد الحياة ضد المنافسين. يعد اتخاذ القرارات التجارية السريعة والدقيقة أحد الحلول حتى تتمكن الشركات من الاستمرار في النمو والقدرة على التكيف مع التغييرات الحالية. حتى الآن، لم تتم معالجة بيانات المعاملات في مقهى Tjakap Cafe إلى معلومات ويتم تخزينها فقط كأرشيف. في الواقع، يمكن استخدام البيانات وتحويلها إلى معلومات تزيد من مبيعات المنتجات وابتكاراتها. يجب تحليل بيانات المعاملات للحصول على أنماط المبيعات. للعثور على أنماط مخفية في استكشاف البيانات، هناك حاجة إلى تقنية تعرف باسم استخراج البيانات. استخراج البيانات هو عملية حسابية لاستخدام واحد أو أكثر من تقنيات التعلم الآلي لتحليل واستخراج المعرفة تلقائيا. هناك عدة طرق في استخراج البيانات، في هذا البحث باستخدام خوارزمية تعدين قاعدة الارتباط المرجح المستند إلى الرتبة لتحديد قواعد الارتباط في تحديد أنماط معاملات المبيعات التي تحدث في مقهى Tjakap Cafe. هناك عدة مراحل قبل إنشاء نموذج خوارزمية تعدين قاعدة الارتباط المرجح المستند إلى الرتبة، وهي تحليل التباين anova في المتغيرات للحصول على تصنيف العنصر والترجيح وتمييز البيانات. ثم تم التحقق من صحتها باستخدام نسبة الارتفاع وطاقم المقهى باستخدام طريقة دلفي. أشارت نتائج التجارب البحثية إلى أنماط أو قواعد مختلفة كل يوم. حصل تركيب القواعد من الحد الأدنى لقيمة الدعم ٠.١٥، والحد الأدنى للثقة ٠.٦، ونسبة الرتفاع أعلى من ١، مما يعني أن الارتباط الناتج قوي. نتائج التحقق من صحة تركيب القواعد الذي يتوافق مع آراء طاقم المقهى باستخدام طريقة دلفي (delpie) أنتجت دقة بمعدل متوسط ٧٥% وتندرج في فئة جيدة جدا.