<![CDATA[Pada aktivitas jual beli barang atau jasa, data transaksi selalu tercatat sebagai bukti pembelian, namun data yang ada tidak dimanfaatkan secara optimal oleh Toserba Yusuf. Data tersebut memiliki potensi untuk diolah guna memberikan informasi bermanfaat yang dapat meningkatkan nilai penjualan bagi para pelaku bisnis. Salah satu tantangan yang sering dihadapi oleh Toserba Yusuf adalah kehabisan stok produk tertentu yang dibutuhkan oleh konsumen. Untuk mengatasi hal ini, biasanya diperlukan waktu yang cukup lama karena toko harus mendata barang yang habis terlebih dahulu setelah itu baru melakukan restok barang untuk menyediakan kembali persediaan. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, penelitian ini mengembangkan aplikasi Data Mining membantu dalam mengidentifikasi kebiasaan pembelian konsumen. Tujuan utama penelitian adalah mencari informasi mengenai produk yang paling sering terjual bersamaan. Hal ini bertujuan untuk memungkinkan pemilik toko untuk mengantisipasi kebutuhan stok produk di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan algoritma apriori untuk memudahkan dalam mengolah data, selain itu penelitian ini memanfaatkan association rule untuk menemukan kombinasi antar item dalam dataset yang memenuhi nilai support dan confidence yang telah ditetapkan sebelumnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi pembelian dan penjualan 2 itemset barang berbeda secara bersamaan. Hasil pengujian yang memperhitungkan keakuratan dengan menggunakan lift ratio sebagai persentase menghasilkan beberapa aturan. Salah satunya adalah jika pelanggan membeli kentang goreng dengan lift ratio yang tinggi, maka ada kemungkinan bahwa pelanggan juga akan membeli telur dengan tingkat confidence sebesar 0,19, support 0,039, dan lift ratio 1,308. Hal ini membuktikan bahwa algoritma apriori dapat membantu dalam menganalisa pola pembelian konsumen.]]>
