PENENTUAN MINAT KONSUMEN TERHADAP PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA PT.TELKOM INDONESIA - Pardo Frans Longgana; Irvan Irvan; Anjar Hero Wilarto (Jurnal Teknoinfo, 2022)
Dengan adanya kegiatan pesanan penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah. Data tersebut seharusnya dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi untuk meningkatan pesanan penjualan. Permasalahan yang timbul di PT. Telkom Indonesia Divisi Business Service (DBS) yaitu sering sekali pihak sales tidak  mengetahui produk apa saja yang banyak di minati oleh konsumen sehingga produk yang lain tidak diminati dengan cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan informasi minat konsumen dari produk-produk di PT. Telkomunikasi Indonesia Segement Hospitality Bussiness Service (HBS) dan mengetahui strategi dalam penjualan berdasarkan pola dan rule algoritma apriori. Dalam penelitian ini, Association Rule berfungsi untuk menganalisa seberapa sering suatu produk yang sering dijual secara bersamaan, analisis ini akan ditinjau dari data pesanan yang telah terjadi. Penerapan Algoritma Apriori dalam aplikasi ini berhasil mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data pesanan dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil penelitian ini secara keseluruhan didapatkan rata-rata nilai pengujian user acceptance testing dengan metode TAM (Technology Acceptance Model) sebesar 89,6% dan secara keseluruhan model Data Mining dengan menggunakan metode apriori dapat diterima dengan sangat baik oleh user.