Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen pada Toko Kue Ngudi Rasa - Muhammad Irfan Marzuki; Siti Khotijah; Somawati (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2026)
Toko Kue Ngudi Rasa mencatat transaksi penjualan setiap hari, tetapi data tersebut belum dimanfaatkan untuk mengetahui pola pembelian pelanggan sehingga strategi pemasaran, penataan produk, dan pengelolaan stok masih mengandalkan perkiraan pemilik toko. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Apriori, salah satu teknik data mining, untuk menganalisis data transaksi penjualan guna menemukan pola hubungan antarproduk yang sering dibeli secara bersamaan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data transaksi, praproses data, penentuan nilai minimum support dan confidence, pembentukan frequent itemset, serta penyusunan association rules. Nilai minimum support ditetapkan sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 60%. Hasil pengolahan terhadap 20 data transaksi contoh menghasilkan empat aturan asosiasi yang memenuhi syarat, yaitu Bolen Bandung → Lapis Surabaya (confidence 90%), Lapis Surabaya → Bolen Bandung (confidence 128,57%), Lapis Surabaya Pandan → Bolen Bandung (confidence 66,67%), dan Kue Cincin → Bolu Tiramisu (confidence 75%). Aturan tersebut telah diimplementasikan pada aplikasi berbasis Java NetBeans dan MySQL sehingga proses analisis dapat berjalan secara otomatis. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemilik Toko Kue Ngudi Rasa menyusun strategi promosi, penataan produk, dan pengelolaan stok berdasarkan data.