Penerapan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk Spare Part Mobil - Aditya Permana, Reza; Arsi, Primandani; Subarkah, Pungkas (Journal of Technology and Informatics (JoTI), 2024)
Guna memberikan layanan optimal kepada pelanggan, bisnis spare part mobil perlu menerapkan strategi bisnis terbaik. Namun, terkadang beberapa faktor menghambat penentuan strategi tersebut. Salah satu penyebabnya adalah kesulitan dalam melakukan analisis terkait data penjualan pelanggan yang sudah ada. Berdasarkan data pelanggan yang disimpan dalam database, perusahaan mengidentifikasi bahwa sistem penjualan saat ini tidak efektif. Kemudian apabila produk banyak yang tidak terjual, maka keterlambatan dalam pengembalian modal bagi penjual juga akan menjadi masalah. Dalam mengatasi hambatan ini, perusahaan perlu mengadopsi strategi promosi penjualan dan menganalisis pola penjualan spare part untuk menentukan pola penjualan dan memberikan gambaran keterkaitan antar barang dengan menganalisis data transaksi penjualan. Metode yang akan digunakan dalam menganalisis pola penjualan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan market basket analysis. Metode ini dihitung menggunakan Algoritma Apriori dengan menggunakan bantuan Google Collab dengan menentukan nilai minimum support sebesar 8 % dan minimum confidence sebesar 60 %. Perhitungan dalam Google Collab akan menghasilkan kumpulan item yang sering dibeli dengan kombinasi 1 itemset sampai dengan 5 itemset yang dibeli secara bersamaan. Hasil assosiation rule tersebut dapat dijadikan acuan kepada pengambil keputusan dalam upaya meningkatkan strategi pemasaran dan promosi produk suku cadang mobil bagi PT Milenia Mega Mandiri yang lebih baik.