ANALISIS MARKET BASKET UNTUK MENENTUKAN ASOSSIASI RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: TB.MENARA) - Imroatun Qoniah; Adhie Thyo Priandika (Universitas Teknokrat Indonesia, 2020)
Abstrak Market Basket Analysi didefinisikan sebagai itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu trasnsaksi selain itu juga digunakan untuk menganalisis pola benlanja konsumen.Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang diolah untuk mendapkat informasi dari data transaksi tersebut.TB. Menara merupakan salah satu bisnis yang bergerak dalam bidang penjualan bahan bangunan serta alat pertukagan yang beralamatkan di punggur,lampung tengah.Toko ini belum mengetahui pola belanja konsumen dalam keranjang belanja. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma apriori karena algoritma ini mengurangi jumlah kandidat itemset pada awal. Dari hasil penelitian ini ditemukkan barang yang paling laku terjual untuk 1-itemset yaitu semen holcim sebesar 48%. Item untuk 2-itemset yaitu keramik dan semen holcim sebesar 19%. Assosiasi rule yaitu Ketika konsumen membeli Karet Asbes maka akan membeli Asbes dengan nilai confidence 94%,Ketika konsumen membeli Asbes maka akan membeli Paku Payu dengan nilai confidence 88%,Ketika konsumen membeli lis Keramik maka akan membeli keramik dengan nilai confidence 89%,Ketika konsumen membeli asbes maka akan membeli karet asbes dengan nilai confidence 92% Kata Kunci:Data Mining,Market Basket Analysis,Association Rule,Algoritma Apriori,Rapid Miner