Penerapanalgoritma Apriori Untuk Analisis Pola Belanja Konsumen Di Toko Dipa Baru - Sarivayanti; Garonga, Melki; Gallaran, Ferayanti Boas (INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology, 2023)
Pengembangan data perlu dilakukan jika informasi disimpan dalam suatu penyimpan. Dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Hal ini disebabkan karena tidak memanfaatkan data transaksi penjualan yang ada sehingga terjadi penumpukan data yang tidak diketahui apa manfaatnya dan pada dasarnya kumpulan data tersebut memiliki informasi-informasi yang bemanfaat yang bisa digunakan untuk mengambil suatu keputusan dan untuk memperoleh keputusan yang baru tentang penjualan.tujuan yang akan dicapai penelitian adalah menerapkan data mining menggunakan algoritma apriori dalam menganalisis pola pembelian konsumen. Untuk menjawab tujuan maka digunakan algoritma apriori dengan aturan asosiasi. Untuk minimum Support yang digunakan adalah 20% dari jumlah transaksi yang ada dan untuk asosiasi antar produk ditentukan dengan confidence sebesar 50%. Penelitian ini di implementasikan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Dengan data hasil aturan yang diperoleh, maka dapat dilihat item apa saja yang paling sering dibeli secara bersamaan oleh setiap pelanggan. Informasi ini dapat berguna untuk meningkatkan penjualan sehingga toko dapat membuat keputusan bisnis dengan membuat rekomendasi produk.