Data Mining Association Rule Untuk Menentukan Produk Paling Diminati Pada Bengkel Namura - Sihombing, Veronika Rustiani Dame; Maulana, Donny; Miharja, Muhammad Najamuddin Dwi; Suwarno, Agus; Putri, Isria Miharti Mahaerni (Jurnal SIGMA, 2024)
Bengkel Namura merupakan sebuah retail yang bergerak di bidang penjualan suku cadang sepeda motor, seperti busi, aki, oli, bengkel Namura setiap hari banyak terjadi transaksi pada penjualannya namun data tersebut tidak dimanfaatkan untuk informasi bisnis dan strategi bisnis, bengkel Namura juga memiliki kendala dalam menentukan promosi produk dan tidak mengetahui pola pembelian produk yang paling diminati, hal ini apabila dibiarkan akan mengalami kendala pada produsen bengkel karena tidak memanfaatkan sumber data yang ada sebagai informasi atau detail yang baru, Menemukan pola asosiasi produk yang paling umum untuk dijadikan panduan dalam bundling promosi dan mengidentifikasi tren pembelian merupakan tujuan dari penelitian ini. Algoritma apriori yang menggunakan teknik asosiasi untuk mengidentifikasi pola pada data transaksi untuk digunakan sebagai aturan menghasilkan tiga aturan tertinggi yaitu sebagai berikut: jika anda membeli kampas rem, anda akan membeli oli Mpx dengan lift ratio sebesar 2.110874 dan nilai support sebesar 0.091667 serta confidence 0.492537. Jika Anda membeli oli Mpx, Anda juga akan membeli oli gardan dengan rasio daya angkat sebesar 2,542373, tetapi jika Anda membeli oli gardan, Anda akan membeli oli Mpx dengan nilai dukungan sebesar 0,097222 dan keyakinan 0,593220 serta rasio daya angkat sebesar 2,542373.