RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI PRODUK ELEKTRONIK BERDASARKAN POLA PENGGUNAAN SISTEM DENGAN METODE ASSOCIATION RULE APPRIORI

ELECTRONIC PRODUCT RECOMMENDATION SYSTEM DESIGN BASED ON SYSTEM USED PATTERMS WITH THE ASSOCIATION RULE  APPRIORI METHOD

Perdana Elektronik adalah salah satu toko elektronik terbesar di Surabaya. Transaksi penjualan saat ini masih dilakukan secara manual pada toko yang tersebar di beberapa wilayah kota Surabaya. Transaksi online belum dilakukan, karena dirasakan oleh pemilik usaha tidak dapat memberikan kenyamanan kepada pelanggan. Terutama untuk memberikan rekomendasi produk. Pemberian rekomendasi produk berbasis online saat ini dirasakan belum tepat sasaran, karene tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini yang menjadi dasar untuk melakukan perancangan sistem rekomendasi produk dengan menggunakan metode association rule appriori. Sistem melakukan rekam data produk yang sering dibuka pengguna, sehingga dapat menjadi profile pengguna. Data profile tersebut menjadi dasar analisa metode association rule appriori untuk mencari kesamaan produk yang dibutuhkan oleh pengguna, sehingga dapat memberikan rekomendasi produk lain yang sesuai dengan profile pengguna. Metode ini secara penerapannya telah terbukti dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang tepat sasaran.  

Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Data Mining, Association Rule Appriori

Perdana Elektronik is one of the biggest electronics stores in Surabaya. Sales transactions are currently still done manually at stores that are scattered in several areas of the city of Surabaya. Online transactions have not yet been carried out, because they feel that business owners cannot provide comfort to customers. Especially to provide product recommendations. The provision of online-based product recommendations is currently not felt right on target, because it does not fit the needs of users. This is the basis for designing a product recommendation system by using the appriori association rule method. The system records product data that is often opened by users, so that it can be a user profile. The profile data is the basis for the analysis of the association rule appriori method to find the similarity of products needed by users, so that they can provide recommendations for other products that are in accordance with the user's profile. This method has proven its application can be used to provide product recommendations that are right on target

Keywords: Recomendation System, Data Mining, Association Rule Appriori.