Penerapan Algoritma Apriori Menentukan Produk Paling diminati Pada Distro Gshop Karawang - Putri Indraswari; April Lia Hananto; Fitria Nurapriani; Shofa Shofiah Hilabi (REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 2024)
Distro Gshop merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang distributor store baju kekinian, tidak hanya menjual baju saja distro Gshop juga menjual berbagai produk seperti celana jelans, celana cargo, hijab, tas slempang dll. namun demikian dari berbagai jenis produk tersebut yang terjual tentu tidak semuanya yang laris terjual, ada juga yang kurang laris terjual. Akan tetapi pemilik toko distro tidak mengetahui pasangan barang yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan sehingga sering terjadi kurangnya stok pada item-item yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Data transaksi toko dapat diolah kembali menggunakan aplikasi data mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang pada item-item penjualan sehingga bisa memberikan rekomendasi penyetokan barang di toko terlebih barang-barang yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen dan meningkatnya barang yang dijual di toko. Algoritma apriori adalah salah satu jenis aturan asosiasi dalam menentukan pola kombinasi dari itemset dan aturan asosiasi yaitu didapatkan hasil barang-barang yang paling sering dibeli oleh konsumen dan minimun yang memiliki nilai support 17% serta aturan asosiasi final diambil berdasarkan aturan yang memenuhi syarat minimum confidence yang sebelumnya telah ditentulkan yaitu 50% yaitu, Tshirt dan Celana Cargo dengan nilai confidence (56%), Hijab Segi Empat Motif dan Hijab Pashmina Silk (50%), Celana Cargo dan Tshirt (100%).