ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA PENJUALAN DI CAFE - muhammad reza redo; teuku muhammad fawa'ti; oktavia nilasari; mirzon fikri (Jurnal Multimedia dan Android (JMA), 2020)
Abstract Effective promotion can boost sales figures. To define and develop the promotion to be more focused and targeted, cafes need to identify target market and buying motives. One way to recognize the condition of the market is knowing the tastes of consumer purchasing, which can be observed through the purchase transaction data. Apriori algorithm can be used in the sales process, by giving the relationship between the sales data, in this case is food or drinks ordered so that would be obtained consumer's purchasing patterns. By using data mining metode that is market basket analysis and apriori algorithm, resulting association rules that showed consumer buying patterns and how strong an item affect another items. From the analysis and testing has been done seven times test system using transaction data Jurney Coffee during the period December 2015 (31 days) by changing the parameters of minimum support and minimum confidence. Of the seven trials it can be concluded that the combination of items menu that can be created for the process of development promotion into a package menu is kopi merapi => roti bakar dan teh hijau => roti bakar. Keyword : consumen shop, Apriori Algorithm, Cafe seller Abstrak Promosi yang efektif dapat meningkatkan angka penjualan.Untuk menentukan dan mengembangkan promosi agar lebih terarah dan tepat sasaran, kafe perlu mengidentifikasi pasar sasaran dan motif membeli. Salah satu cara untuk mengenali kondisi pasar adalah mengetahui selera beli konsumen, yang dapat diamati melalui data-data transaksi pembelian. Algoritma apriori dapat dimanfaatkan dalam proses penjualan, dengan memberikan hubungan antar data penjualan, dalam hal ini adalah makanan atau minuman yang dipesan sehingga akan didapat pola pembelian konsumen. Dengan menggunakan metode data mining yaitu market basket analysis dan algoritma apriori, dihasilkan aturan asosiasi yang menunjukkan pola beli konsumen dan seberapa kuat suatu item mempengaruhi item lain. Dari hasil analisa dan pengujian telah dilakukan ujicoba sistem sebanyak tujuh kali mengunakan data transaksi kafe Jurney Coffee selama periode bulan Desember 2015 (31 hari) dengan merubah parameter minimum support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan kombinasi menu item yang dapat di buat untuk proses pengembangan promosi menjadi menu paket yaitu kopi merapi => roti bakar dan teh hijau => roti bakar. Kata Kunci : Pembelian Konsumen, Algoritma Apriori, Penjualan Cafe