Analisis Data Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma Apriori Pada Sneakers PKU - Toresa, Dafwen; Qadafi, Muhammad; Muzdalifah, Indah; Wiza, Fana; Syelly, Rosda (Technologica, 2025)
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kendala dalam pengelolaan stok barang dan analisis pola pembelian yang terjadi di Sneakers PKU. Algoritma apriori diterapkan untuk menganalisis data transaksi guna menemukan pola pembelian pelanggan dan kombinasi barang yang sering terjadi di toko. Penelitian ini menggunakan dataset dari transaksi penjualan periode bulan April 2024 sampai dengan bulan Oktober 2024 dengan total 910 data. Melalui proses analisis data mining menggunakan metoda algoritma apriori dan google colab, ditemukan aturan asosiasi utama, seperti pola bahwa pembelian sepatu merek ventela sering dikombinasikan dengan kaus kaki, dengan nilai support dan confidence sebesar 100%. Hasil penelitian ini akan dapat membantu toko dalam mengelola barang secara lebih bijak, mengurangi kelebihan persediaan, dan meningkatkan strategi penjualan. Implementasi algoritma apriori pada penelitian ini membuktikan efisiensinya dibanding dengan perhitungan manual karena lebih akurat dalam menemukan pola kombinasi barang pada transaksi yang terjadi di toko.