ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK OPTIMASI PENATAAN PRODUK PADA TOKO SNACK BAROKAH - Halim Kharis; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan data transaksi penjualan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis, khususnya dalam memahami pola pembelian konsumen. Namun, pada Toko Snack Barokah, data transaksi penjualan masih belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung penataan produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma Apriori serta memberikan rekomendasi optimasi penataan produk berdasarkan hasil analisis tersebut. Metode yang digunakan adalah data mining dengan teknik association rule mining, melalui tahapan pengumpulan data transaksi, preprocessing, transformasi data, dan penerapan algoritma Apriori. Data yang digunakan terdiri dari 50 data transaksi penjualan yang dikumpulkan dari catatan penjualan harian Toko Snack Barokah. Algoritma Apriori diterapkan dengan nilai minimum support sebesar 0,2 dan minimum confidence sebesar 0,5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk Nabati, Roti, dan Teh Botol merupakan produk yang sering dibeli baik secara individu maupun dalam kombinasi. Aturan asosiasi Roti → Nabati memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 0,78 dan nilai lift sebesar 2,18, yang menunjukkan adanya hubungan pembelian yang kuat antar produk. Berdasarkan hasil tersebut, direkomendasikan agar produk-produk yang memiliki keterkaitan tinggi ditempatkan berdekatan dalam rak penjualan guna meningkatkan kenyamanan berbelanja dan mendorong pembelian tambahan (cross-selling).