Judul: Pemilihan Rules Konsisten dengan Market Basket Analysis dan Overall Variability Association Rules Method (OVARM)
Abstrak: Market Basket Analysis (MBA) merupakan salah satu metode data mining yang populer digunakan. Metode ini diterapkan untuk mengungkap produk barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Hasil analisis dari MBA memiliki bentuk berupa rules beserta nilai ukuran kebaikannya (support, confidence, dan lift). Secara ideal, MBA diterapkan berkala mengingat pola pembelian konsumen selalu berubah, yang secara langsung akan berdampak kepada nilai ukuran kebaikan rules. Rules yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang konsisten dapat menjadi rules yang menarik bagi pengambilan keputusan untuk jangka waktu yang panjang. Dalam jurnalnya, Papavasileiou dan Tsadiras (2013) mengajukan suatu metode yang dinamakan Overall Variability Association Rules Method (OVARM). Metode ini diterapkan kepada rules yang sebelumnya dibangkitkan oleh MBA untuk memilih rules yang paling konsisten. Dalam penelitian ini, penggunaan MBA pada suatu data transaksi supermarket menghasilkan sebelas rules yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang tinggi. Penerapan OVARM pada rules yang dihasilkan mampu memberikan hasil berupa suatu rule dengan ukuran kebaikan yang tinggi dan konsisten nilainya dalam jangka waktu dua tahun pengamatan. Rules yang dipilih oleh OVARM memiliki bentuk berupa {Blueberries → Banana}. Rules ini merupakan rules yang trivial, sehingga untuk mendapatkan informasi yang baru maka rules non-trivial harus dapat dibangkitkan. Dalam penelitian ini peneliti mengajukan tiga modifikasi penggunaan OVARM agar rules non-trivial dapat muncul: 1) OVARM diterapkan pada kategori produk non-harian, 2) Produk barang dalam setiap transaksi dibuat ke dalam taksonomi produk yang lebih rendah sebelum diterapkan OVARM, 3). OVARM diterapkan untuk waktu transaksi tertentu saja. Penggunaan modifikasi pertama pada data transaksi yang tersedia berhasil memunculkan rules non-trivial pada beberapa kategori produk non-harian. Pada umumnya, penerapan MBA pada data transaksi hanya menggunakan dua buah peubah saja, yaitu ID transaksi dan ID produk yang terdapat dalam transaksi. Dalam penelitian ini peneliti juga mencoba untuk menambahkan satu peubah ke dalam analisis, yaitu kuantitas produk yang dibeli pada setiap transaksi. Penerapan MBA dan OVARM pada data dengan tiga peubah ini juga berhasil memilih rule yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang tinggi dan konsisten nilainya untuk waktu dua tahun. Rule yang dipilih memiliki bentuk berupa {Oranges (3) → Banana (1)}. Rules ini memiliki bentuk yang berbeda dengan rule yang dipilih oleh OVARM dari data dengan dua peubah. Salah satu kelemahan utama dari penambahan peubah baru ini adalah nilai support dari rules yang dihasilkan secara umum akan lebih kecil, sehingga perlu menjadi pertimbangan bagi pengguna OVARM.
Keyword: association rules, market basket analysis, OVARM, retail

Judul: Analisis Perilaku Pembelian dengan Menggunakan Market Basket Analysis pada Usaha Ritel (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor)
Abstrak: Winda Miranti. H24076133. Analisis Perilaku Pembelian dengan Menggunakan Market Basket Analysis pada Usaha Ritel (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor). Di bawah bimbingan Muhammad Syamsun Pertumbuhan pada sektor ritel menyebabkan semakin ketatnya persaingan yang terjadi antara para pengusaha ritel. Data satistik menyatakan bahwa angka pertumbuhan usaha ritel di Indonesia menempati urutan kedua se-Asia Pasifik dengan angka pertumbuhan 14-15 persen per tahun. Melihat kondisi tersebut para pengusaha ritel perlu melakukan upaya agar tetap bisa bertahan dan bersaing dengan pengusaha ritel lainnya. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan mempelajari pola perilaku pelanggan. Pola tersebut dapat diketahui dengan memanfaatkan data transaksi yang kemudian diolah untuk mendapatkan pola dari barang yang sering dibeli secara bersamaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk (1) Mengetahui aplikasi Market Basket Analysis dari data transaksi dengan menggunakan teknik asosiatif; (2) Mengidentifikasi beberapa tipe dari kaidah assosiasi (association rules) yang berkaitan dengan data penjualan; (3) Menentukan pola dari produk-produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen Karima Swalayan. Penelitian ini dilakukan di Karima Swalayan yang beralamat di Jalan Tegallega no. 82 RT 005/ RW 01 Kelurahan Tegallega. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder, data ini berasal dari database penjualan Karima Swalayan selama bulan November. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Market Basket Analysis dengan menggunakan rule algoritma apriori. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat assosiasi terhadap beberapa barang yang cukup signifikan. Aplikasi dari Market Basket Analysis dapat digunakan untuk melihat assosiasi barang dari beberapa variabel. Variabelvariabel tersebut terdiri dari varibel antar item, variabel diskon dan variabel waktu. Kaidah assosiasi yang dapat dilihat dari hasil pengolahan data penjualan terdiri dari Coverage, Support, Strenght/Confidence, Lift dan Leverage. Setelah data penjualan diolah terdapat beberapa assosiasi yang dihasilkan. Pengolahan data terhadap variable antar item menghasilkan hubungan antara ABC SUSU 10'S -> ABC MOCCA 10'S. Kaidah assosiasi yang dihasilkan menyatakan bahwa kedua item ini memiliki hubungan yang cukup kuat dan berkorelasi positif. Pengolahan data terhadap variabel diskon menghasilkan hubungan antara ABC SUSU 10'S 0% -> ABC KECAP SAC. 18'S 0%. Hasil tersebut menyatakan bahwa pemberian diskon yang dilakukan belum cukup efektif untuk menarik minat membeli dari konsumen, terbukti dari beberapa rules dengan nilai kemunculan yang paling banyak menyatakan bahwa item-item yang dibeli bukanlah item yang diberi diskon. Pengolahan terhadap variabel waktu menyatakan bahwa waktu pembelian yang paling banyak dilakukan pada pagi hari dengan rentang waktu mulai dari pukul 09.00-13.00 WIB. Assosiasi yang telah diperoleh dapat digunakan sebagai informasi untuk strategi peningkatan penjualan dari karima Swalayan.
Keyword: 

Judul: Nanokristalin Pirit (FeS2) sebagai Material Semikonduktor Fotovoltaik.
Abstrak: Teknologi fotovoltaik adalah suatu proses yang dapat mengubah sinar matahari menjadi energi listrik dengan media semikonduktor. Penggunaan sel surya untuk fotovoltaik hanya dapat mengonversi radiasi matahari menjadi energi listrik kurang dari 20%. Efisiensi akan meningkat ketika material semikonduktor untuk fotovoltaik dibuat menjadi ukuran nano. Pirit merupakan salah satu material semikonduktor fotovoltaik yang memiliki energi pita celah (Eg) dalam kisaran 0.8–0.95 eV. Energi pita celah tersebut terbukti meningkat ketika disintesis dengan metode hidrotermal menggunakan beragam molar [S]:[Fe] pada suhu 200 °C dalam 24 jam. Nilai energi pita celah yang dihasilkan adalah 1.58–2.073 eV. Ukuran nanokristalin pirit yang dihasilkan berada pada kisaran 21.04–58.77 nm menurut data Particle Size Analyzer. Besarnya ukuran nanokristal pirit yang tumbuh kurang dari 50 nm merupakan poin penting untuk aplikasi fotovoltaik.
Keyword: Hidrotermal, fotovoltaik, nanokristal, pirit