Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Data Transaksi Warung Kelontong Maju Jaya - Durrotun Nafisah; Dian Asriningati; Seila Desy Maulia; M. Alvino Bintang P; Muhammad Arifin (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI), 2026)
Warung kelontong merupakan salah satu unit usaha mikro yang berperan penting dalam perekonomian Indonesia. Namun, sebagian besar pengelolaan warung masih dilakukan secara konvensional tanpa memanfaatkan data transaksi yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori pada data transaksi Warung Maju Jaya tahun 2024 guna menemukan pola asosiasi produk yang sering dibeli bersamaan. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.230 baris data mentah yang setelah melalui proses pembersihan menghasilkan 1.140 transaksi bersih dengan 50 jenis produk. Proses preprocessing meliputi penghapusan duplikat (30 baris), penghapusan data tidak valid pada harga satuan, qty, dan subtotal (masing-masing 20 baris), serta imputasi nilai kosong pada kolom metode pembayaran, tipe pelanggan, dan kasir. Algoritma Apriori dijalankan dengan parameter minimum support 0,02 dan minimum confidence 0,5. Hasil eksperimen menghasilkan sejumlah aturan asosiasi yang bermakna, di antaranya pasangan produk kebutuhan pokok seperti Minyak Goreng 2L bersama Beras Premium 5kg dengan nilai support 0,021 dan confidence 0,526. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan Market Basket Analysis menggunakan Apriori efektif untuk mengidentifikasi pola pembelian pada warung kelontong skala kecil sehingga dapat dimanfaatkan untuk strategi penataan produk dan rekomendasi pembelian.