PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA IMPOR BARANG PADA PT. PAFA MANDIRI SAKTI

Abstract

Dalam dunia perdagangan internasional, kegiatan ekspor dan impor merupakan kegiatan yang sangat penting terutama bagi negara-negara yang memiliki ekonomi terbuka, seperti negara kita, Indonesia. Dimana ekspor adalah kegiatan pengiriman barang dari luar negeri, sedangkan impor adalah kegiatan mengimpor barang dari luar negeri ke dalam negeri. Di Indonesia sendiri banyak perusahaan yang bergerak di bidang impor. Sebagai perusahaan importir banyak kendala yang dialami, salah satunya adalah penumpukan barang di gudang yang menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Hal ini terjadi karena ketidakseimbangan antara barang impor dan permintaan pasar. Karena permasalahan tersebut, diperlukan suatu metode untuk mengetahui produk mana yang memiliki penjualan terbanyak dan bagaimana hubungan produk tersebut satu sama lain, salah satu algoritma dalam algoritma data mining adalah algoritma apriori. Algoritma apriori mencakup jenis aturan asosiasi dalam data mining. Salah satu tahapan analisis asosiasi yang menarik banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Pentingnya sebuah perkumpulan dapat diketahui dengan dua tolok ukur, yaitu: support dan confidence. Support (nilai pendukung) adalah persentase kombinasi item-item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kekuatan hubungan antar item dalam aturan asosiasi. Algoritma apriori dapat membantu mengembangkan strategi inventaris untuk memfasilitasi pemasaran.

Kata kunci: Impor, Asosiasi, Apriori.