Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Eclat dan Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan - Haristyarini, Raniar; Yustanti, Wiyli (Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence, 2021)
Untuk mempertahankan stabilitas kebutuhan pelanggan pada swalayan, maka diperlukan suatu teknik data mining untuk melakukan analisa. Metode Market Basket Analysis dan prediksi dipilih untuk melakukan analaisa terhadap data transaksi penjualan pada swalayan KPRI Pemda Sejahtera. Dengan Market Basket Analysis menggunakan algoritma Eclat maka akan ditemukan pola asosiasi barang yang dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi. Dari hasil tersebut selanjutnya akan dilakukan prediksi jumlah barang yang dibeli dengan Artificial Neural Network Backpropagation untuk memprediksi jumlah pembelian barang berdasarkan pola asosiasi. Dari metode Market Basket Analysis didapatkan tiga pola asosiasi atau rule dengan nilai confidence tertinggi. Prediksi menggunakan Artificial Nueral Network pada rule pertama menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.462% dengan akurasi 92.538%, rule kedua menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.186% dengan akurasi 92.814%, dan rule ketiga menghasilkan nilai MAPE sebesar 8.799% dengan akurasi 91.201%.