Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma CT-Pro Untuk Prediksi Minat Konsumen Terhadap Produk Perusahaan Retail - Bernad Jumadi Dehotman Sitompul; Novi Margritje Tulung; Pinrolinvic D. K. Manembu (Journal of Information Systems and Technology, 2026)
Strategi untuk meningkatkan tumbuhnya perkembangan suatu perusahaan retail adalah dengan menganalisis minat dan kebiasaan belanja dari konsumen. Dengan memprediksi minat dari konsumen terhadap produk, pelaku usaha retail dapat menentukan strategi bisnis yang tepat untuk meningkatkan penjualan dan pertumbuhan usaha retail tersebut. Salah satu cara untuk melakukan analisis dan minat konsumen terhadap produk adalah dengan melakukan pengolahan data atau yang disebut dengan data mining.  Data mining merupakan proses ekstraksi data dengan menggunakan teknik atau metode tertentu untuk mengidentifikasi informasi pengetahuan yang baru. Dalam data mining, teknik yang digunakan untuk melihat keterkaitan antar data adalah asosiasi. Market basket analysis juga dikenal dengan nama association rule mining atau affinity analysis. Uji data pada penelitian ini menggunakan tools data mining yaitu orange dalam menemukan hubungan pola dari riwayat transaksi penjualan produk antar item. Proses pengolahan data dimulai dari pra-pemrosesan dengan memilih variabel data kemudian menemukan nilai support dari tiap item set produk dan kombinasi antara jenis produk. Dari hasil pencarian nilai support dan kombinasi antara jenis produk, kemudian ditemukan nilai confidence dalam tiap kombinasi. Kombinasi yang memenuhi nilai minimum support dan minimum confidence akan menjadi sebuah aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan menjadi informasi minat dari konsumen terhadap jenis produk yang paling banyak terjual dalam perbulan sampai pertahun.