Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Di Kandang Kopi Tasikmalaya - Mahisa Yudhistira; Ramdhan Saepul Rohman; Eva Marsusanti (Indonesian Journal Computer Science, 2023)
Manajemen Kandang Kopi tengah menghadapi penurunan omset yang mencolok dalam beberapa bulan terakhir. Situasi ini telah memicu kekhawatiran dan menyadarkan manajemen akan urgensi memanfaatkan potensi data penjualan yang ada pada Point of Sales (POS) untuk mendukung strategi promosi. Oleh karena itu, penelitian ini difokuskan pada analisis data penjualan di Kandang Kopi menggunakan algoritma apriori melalui metode Association Rules, dibantu oleh perangkat lunak RapidMiner 10.1. Hasil analisis mengungkapkan adanya tiga aturan asosiasi yang memenuhi syarat dengan Support lebih dari 75% dan Confidence melebihi 90%. Produk yang memiliki Confidence lebih dari 90% ternyata memiliki daya tarik tinggi di mata konsumen. Sebagai contoh, konsumen yang membeli CF-19 cenderung juga memilih Es Kondang dan Jappanese. Dengan menemukan pola-pola seperti ini, Kandang Kopi kini memiliki kesempatan untuk mengoptimalkan strategi promosi mereka. Dengan memahami preferensi pelanggan dan hubungan produk-produk tertentu, Kandang Kopi dapat meningkatkan efektivitas promosi mereka. Dengan demikian, penerapan aturan asosiasi ini diharapkan dapat memberikan dorongan signifikan terhadap peningkatan penjualan mereka, membantu mereka mengatasi penurunan omset yang mereka alami dalam beberapa waktu terakhir.