Implementasi Data Mining dalam Menganalisa Data Penjualan Produk pada Lokatara Coffee Menggunakan Algoritma Apriori - Muhammad Aldiansyah; Dafid (Jurnal Ilmu Multidisiplin, 2026)
Data transaksi penjualan dapat diolah menjadi pengetahuan untuk mendukung keputusan bisnis. Penelitian ini menganalisis penjualan Lokatara Coffee, Palembang, menggunakan teknik aturan asosiasi dengan algoritma Apriori untuk menemukan kombinasi menu yang sering dibeli bersamaan sebagai dasar penyusunan paket. Data bersumber dari aplikasi kasir Youtab periode 1 Januari–31 Desember 2024 sebanyak 52.713 transaksi dan 150 produk. Proses analisis mengikuti tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining meliputi pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. Setelah seleksi atribut nomor transaksi dan detail produk serta pembersihan data, pemodelan dilakukan dengan minimum support 2% dan minimum confidence 10%. Hasil menunjukkan Es Kopi Susu Lokatara (33,55%) dan Air Mineral (21,74%) sebagai item tersering. Kombinasi dua item yang memenuhi ambang support adalah Air Mineral dan Es Kopi Susu Lokatara (3,74%). Aturan yang terbentuk menunjukkan confidence 17,20% dan 11,14% dengan lift sekitar 0,51 (asosiasi lemah). Temuan ini menjadi masukan awal bagi promosi dan perancangan paket menu.