Penerapan Metode Data Mining Terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Toko Fasentro Fancy)

Abstract

Penentuan kombinasi item dan tata letak barang berdasarkan kecenderungan pemebelian
konsumen menjadi salah satu solusi bagi Toko Fasentro Fancy dalam mengembangkan strategi
pemasaran sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko. Algoritma yang dapat
digunakan untuk mencari kombinasi item barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan
dalam suatu waktu yaitu menggunakan Algoritma Apriori, Algoritma Apriori ini termasuk
jenis aturan pada data mining yaitu untuk menentukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi
item, hasil dari aturan asosiatif dari analisis pembelian konsumen tersebut pemilik toko dapat
mengatur penempatan barangnnya atau merancang kampanye pemasaran dengan memberi
diskon untuk kombinasi barang tersebut. Berdasarkan data transaksi penjualan pada toko
fasentro fancy dilakukan analisis menggunakan algoritma apriori dengan parameter minimum
support 33,33% dan minimum confidence 80%. Dalam penelitian ini dihasilkan 4 aturan
asosiasi kombinasi itemset yaitu 2 kombinasi itemset dan 2 kombinasi 3 itemset yang
memenuhi nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang telah ditentukan.
Berdasarkan hasil aturan asosiasi final yang memenuhi nilai support dan nilai confidence
tertinggi yaitu jika Pranaya (P24TVC), Toyobu Fodu maka akan membeli Roberto Cavali.