Penerapan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Conversion Rate Berdasarkan Transaksi Data Penjualan - Prayudha Bryantama Nugraha; Syarif Hidayat (AUTOMATA, 2021)
Abstract—penelitian ini dilatarbelakangi oleh pemanfaatan data transaksi penjualan yang tersimpan dan belum dimanfaatkan dengan maksimal. Dari hasil transaksi yang ada, hanya digunakan untuk keperluan administrasi. Padahal data itu jika diteliti, bisa menghasilkan banyak informasi yang bisa digunakan untuk menentukan strategi penjualan yang bisa meningkatkan kepuasan pembeli.Penelitian ini menggunakan metode association rules dengan algoritme apriori yang bisa digunakan untuk menemukan kombinasi item dari data tadi untuk menentukan kombinasi item dari data tadi.Untuk mengetahui produk-produk ini dibeli secara bersamaan, dapat menggunakan aturan asosiasi (association rule) adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif suatu kombinasi item. Dimulai dari pengolahan data penjualan produk, kemudian dicari hubungan antar produk yang dibeli. kemudian diuji apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna.Hasil dari penelitian ini yaitu berupa sistem informasi yang menentukan rekomendari menu yang sudah ditentukan dari kombinasi kombinasi item yang sering dibeli, dan hasil rekomendasi tadi bisa dijadikan sebagai strategi penjualan untuk meningkatkan kepuasan pembeli.Dari hasil itu, pelanggan bisa meningkatkan jumlah kedatangan dengan menyebarkan menu – menu hasil kombinasi yang sudah dibuat dengan algoritma apriori tadi