PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PT. DELIMA PANDU BERJAYA - Prasista, Nurcahyani; Kacung, Slamet; Ananggadipa Swastyastu, Cempaka; Vega Vitianingsih, Anik (Jurnal Mnemonic, 2024)
Dalam era saat ini, penjualan produk dibidang kesehatan telah mengalami perkembangan yang cukup pesat. Pada awal pandemi COVID 2019 hingga saat ini mengalami peningkatan minat masyarakat akan penggunaan produk kesehatan. Perfect Health memiliki banyak jenis produk alat kesehatan dan salah satu produk unggulannya yaitu kursi pijat elektrik. Namun permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah, banyaknya jenis produk kursi pijat elektrik sehingga sering terjadi penumpukan satu jenis produk dan sulit menentukan produk mana yang diminati konsumen. Berdasarkan hal tersebut, perusahaan dapat melakukan penerapan data mining menggunakan algoritma apriori yang memiliki tujuan yaitu untuk mengetahui pola asosiasi antar produk serta produk yang sering dibeli oleh konsumen, sehingga informasi tersebut berguna bagi perusahaan dan dapat dimanfaatkan sebagai prediksi stok penjualan. Hasil penerapan data mining menggunakan algoritma apriori dengan minimal support 7% dan minimal confidence 34% terdapat 2 pola asosiasi final yang terbentuk yaitu, apabila konsumen membeli perfect fit 5 maka produk selanjutnya yang akan dibeli adalah zensure 2 dengan support 8.46%, confidence 36.67%, uji lift 1.32 dan apabila konsumen melakukan pembelian perfect relaxer maka produk selanjutnya yang akan dibeli adalah BFS dengan support 7.69 confidence 35.71 dan uji lift 1.50.