Memaksimalkan Potensi Penjualan Ikan Menggunakan Data Mining - Yori Pradana, Ilham; Abiyansa, Daninsyah Bagas; Abimanyu Athalla A, Harya; Rachmawati, Dewi (Lomba Karya Tulis Ilmiah, 2020)
Indonesia adalah negara berkembang, yang memiliki wilayah kelautan yang luas dan juga negara kepulauan terbesar di dunia, Indonesia sendiri memliki potensi sumber daya ikan yang sangat tinggi akan tetapi nelayan di Indonesia masih memliki tingkat kemiskinan yang tinggi. Kehadiran program-program intervensi pembangunan, khususnya untuk masyarakat pesisir seperti program PEMP atau proyek Co-Fish, Departeman Kelautan dan Perikanan (DKP), merupakan wujud pengakuan adanya kemiskinan dikalangan masyarakat nelayan. Selain tingkat kemiskinan nelayan yang tinggi minat makan ikan masyarkat Indonesia masih sangatlah rendah dibandingkan dengan Singapura dan Malaysia. Oleh karena itu kementerian kelautan dan perikanan tengah menggalakan program GEMARIKAN, yang bertujuan untuk meningkatkan minat makan ikan masyarakat Indonesia dan juga untuk mengatasi Stunting pada anak. Untuk membantu program GEMARIKAN dan sekaligus untuk meningkatkan kesejahteraan nelayan, kami melakukan penelitian untuk memaksimalkan potensi penjualan ikan menggunakan data mining. Data mining merupakan proses Analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah association data mining atau yang lebih dikenal market basket analysis. Tujuan dari metode ini untuk menemukan sejumlah frequent itemset dari data – data transaksi yang tersimpan dalam basis data. Dalam penelitian ini algoritma apriori digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data transaksi penjualan ikan pada pasar ikan. Aturan tersebut dapat digunakan untuk melihat jenis ikan apa saja yang memiliki keterikatan tinggi saat terjual. Sehingga dapat meningkatkan kemungkinan pembeli akan membeli ikan-ikan tersebut bersamaan. Di harapkan dengan cara tersebut penjualan ikan dapat meningkat.