Implementasi Algoritma Apriori untuk Meningkatkan Strategi Penjualan di Koperasi ABC Tama - Irwan Syahputra; Sri Wahyuni (Bulletin of Information Technology (BIT), 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan di Koperasi ABC Tama dengan memanfaatkan algoritma Apriori. Algoritma ini diterapkan untuk menganalisis data transaksi dan mengidentifikasi pola asosiasi produk yang sering dibeli bersama oleh anggota koperasi. Di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat, pemahaman mendalam tentang perilaku konsumen menjadi krusial, dan algoritma Apriori menawarkan solusi untuk menggali informasi berharga tersebut. Dalam penelitian ini, algoritma Apriori digunakan untuk menemukan hubungan tersembunyi antara produk-produk yang dibeli anggota. Nilai minimum support ditetapkan sebesar 30% untuk memastikan bahwa pola asosiasi yang ditemukan cukup signifikan dan mewakili perilaku mayoritas anggota. Hasil analisis menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara produk "Floridina Orange" dan "Gula". Pola asosiasi ini memiliki support sebesar 0,68, yang berarti 68% dari seluruh transaksi di koperasi memuat kedua produk tersebut. Confidence sebesar 0,875 menunjukkan bahwa 87,5% dari anggota yang membeli "Floridina Orange" juga membeli "Gula". Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi koperasi dalam merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Dengan memahami produk-produk yang cenderung dibeli bersamaan, koperasi dapat mengoptimalkan penataan produk di toko, membuat paket promosi yang menarik, dan menawarkan rekomendasi produk yang relevan kepada anggota. Penerapan algoritma Apriori diharapkan dapat membantu Koperasi ABC Tama meningkatkan daya saing, memaksimalkan profitabilitas, serta meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan stok dan pemasaran.