ABSTRAKSI: Teknologi informasi berkembang sangat cepat di luar perkiraan banyak orang. Semakin banyak kemudahan yang dirasakan oleh umat manusia karena perkembangan teknologi informasi. Salah salah satu bidang yang berkembang pesat karena besarnya kebutuhan akan nilai tambah dari database skala besar yang makin banyak terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi adalah data mining. Data mining dapat didefinisikan sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. Dengan ditunjang kekayaan dan keanekaragaman berbagai bidang ilmu (artificial intelligence, database, statistik, pemodelan matematika, pengolahan citra dsb.) membuat penerapan data mining menjadi makin luas. Salah satu penerapan data mining adalah untuk melakukan seleksi produk di supermarket agar menghasilkan keuntungan maksimum bagi pemiliknya.
Pada tugas akhir ini akan diimplementasikan dan dianalisis integrasi pencarian frequent itemset dari association rule dengan sebuah model integer programming untuk seleksi produk (The Generalized PROFSET) pada data retail supermarket. Model PROFSET yang digeneralisasi yaitu model yang mengkombinasikan kriteria atau domain knowledge kualitatif dan kuantitaif dari data retail untuk menentukan set produk yang memberikan keuntungan cross-selling maksimum pada sebuah large basket.
Tujuan dari sistem ini adalah untuk membantu para retailer dalam hal mengoptimalisasikan keputusan marketing mix retailnya dari pengadopsian association rule. Diharapkan dengan sistem ini para retailer dapat dengan mudah menetapkan batasan-batasan kategori dari prinsip manajemen dalam pengambilan keputusan marketing-mixnya.Kata Kunci : data mining, association rule, frequent itemset, generalized PROFSET modelABSTRACT: The information technology developes rapidly beyond people’s thought. There are easy things that human kinds feel because of the development of information technology. One of the developing fields accordance with the development of information technology because the huge needs of adding value from big scale data base that are accumlated very much is data mining. It can be defined as the set of processes to get the adding value of science that we haven’t known manually all these times from a set of data . Supported by enrichment and variety of sciences (artificial intelligence. database. statistics, matematics model, image processing, etc), it can make the application of data mining get wide. One of the data mining application is to selection the product in the supermarket so that it can maximum profit for the owner.
In the final paper, it can be implementated and anlyzed the searching intergrity of frequent itemset from association rule with a model of integer programming for product selection (The Generalized PROFSET) in retail supermarlet data. The generalized PROFSET model is the model combining between criteria or quality of domain knowledge and quality of retail supermarket data to determine product set that can yield the profit of maximum cross-selling in a large basket.
The aim of this system is to help retailers in respect of optimalizing the decision of marketing mix retail from adoption of association rule. Hopely, with this system the retailers can define the category constraints easly from the management principle in making the marketing mix decisionKeyword: data mining, association rule, frequent itemset, generalized PROFSET model