IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA POLA FREKUENSI KERANJANG BELANJA PADA DATA PENJUALAN PRODUK TOKO MAHIRA - Donny Maulana; Novita Sari (Jurnal SIGMA, 2019)
Dalam penelitian ini, dirumuskan masalah tentang bagaimana mengimplementasikan algoritma apriori dengan association rules atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis, didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi dan alat yang ampuh untuk pelaksanaan strategi cross-selling. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Apriori adalah algoritma yang sangat populer 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 pada Toko Mahira sehingga bisa diketahui item- item barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, Hasil dari penelitian ini terbentuk aturan asosiasi dengan nilai confidence 100% berdasarkan parameter yang telah ditentukan yaitu minimum support 20% dan minimum confidence 50%, yaitu kombinasi item Sonice => Teh Gelas, Roma Sari => Teh Gelas, Yasmin=> Roma Sari, teh Gelas.