Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori pada Penjualan Buku dan Majalah - Putri Ghina Ardhika; Zaehol fatah (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2026)
Dalam sektor perdagangan dan ritel, data merupakan hal yang sangat penting terutama di era digital. Data transaksi penjualan terus meningkat, tetapi banyak bisnis masih belum menggunakannya untuk pengambilan keputusan. Penelitian ini melihat algoritma Apriori dalam analisis data penjualan buku dan majalah untuk menemukan pola pembelian yang tersembunyi. Dengan menggunakan teknik data mining, khususnya metode asosiasi, algoritma ini juga dapat menemukan jenis buku yang sering dibeli bersamaan dan membantu dalam pengambilan keputusan strategis seperti mengatur katalog dan merencanakan kampanye pemasaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang algoritma Apriori dan pola pembelian yang tersembunyi. Hasil analisis ini dapat meningkatkan dampak penjualan dan membangun lingkungan bisnis yang memperhatikan permintaan pelanggan. penelitian ini juga tidak hanya memberikan wawasan tentang penggunaan metode asosiasi dalam analisis data penjualan tetapi juga menawarkan solusi kreatif untuk meningkatkan dampak penjualan dan menciptakan ekosistem bisnis yang lebih cerdas dan responsif terhadap kebutuhan pelanggan. Penerapan metode ini menjadi semakin relevan dalam konteks data-driven decision making di sektor perdagangan buku dan majalah di Indonesia.  Kata Kunci: Data Mining, Metode Asosiasi, Algoritma Apriori, Pola Pembelian, Buku dan Majalah   In the trade and retail sector, data is crucial,especially in the digital era. Sales transaction data continues to increase, but many businesses still don’t utilize it for decision-making. This study examines the apriori algorithm in analyzing book and magazine sales data to uncover hidden purchasing patterns. Using data mining techniques, specifically association methods, this algorithm can also identify types of books frequently purchased together and assist in strategic decision-making such as catalog organization and marketing campaign planning. A better understanding of the Apriori algorithm and hidden purchasing patterns is the goal of this research. The results of this analysis can improve sales impact and build a business environment that is responsive to customer demand. This study not only shows how to use association techniques in sales data analysis, but it also offers innovative ideas to increase sales impact and build a business ecosystem that is more intelligent and responsive to what customers want. The application of this method is becoming increasingly relevant in the context of data-driven decision-making in the book and magazine trade sector in Indonesia.  Keywords : Data Mining, Association Method, Apriori Algorithm, Purchasing Patterns, Books and Magazines