IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PENINGKATAN PENJUALAN MELALUI STRATEGI MIXED BUNDLING DI PT X - Iskandar, Yelita Anggiane; Zulvia, Ferani Eva; Nissya, Agtandella Islamy (JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri, 2024)
Pada tahun 2021, PT X mengalami penurunan penjualan pada saluran penjualan melalui e-commerce. Untuk meningkatkannya kembali, diperlukan penerapan strategi bisnis selain yang sudah diterapkan sebelumnya, dengan mengetahui pola asosiasi antar item produk yang dibeli konsumen yang dapat menjadi dasar pembuatan rekomendasi berdasarkan salah satu prinsip customer relationship management yaitu strategi mixed bundling. Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan produk melalui e-commerce PT X dari April hingga Oktober 2021, dengan jumlah sebanyak 5.673 transaksi. Metode yang digunakan adalah data mining association rule spesifiknya algoritma apriori. Dengan menggunakan minimum support sebesar 0,15 dan minimum confidence sebesar 0.5, maka didapatkan hasil yang telah divalidasi, yaitu terdapat 5 rules untuk family product dan 5 rules untuk item produk. Dari eksperimen diketahui bahwa produk Pasta sering dibeli bersamaan dengan produk Flour, produk Cookies dan Pasta sering dibeli bersamaan dengan produk Flour, produk Noodle sering dibeli bersamaan dengan produk Flour, produk Cookies dan Noodle sering dibeli bersamaan dengan produk Flour, serta produk Noodle dan Pasta sering dibeli bersamaan dengan produk Flour. Selanjutnya dilakukan penyusunan rekomendasi strategi penjualan, terdapat 4 produk mixed bundling yang dapat menjadi alternatif dalam strategi pemasaran PT X untuk meningkatkan penjualan, yaitu produk CBT01 dan CBM01, MBL01 dan MBT01, CPB01 dan CBM01, serta CPB01 dan CBT01.