ANALISIS DATA PENJUALAN HANDPHONE DAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS : CV REY GASENDRA) - Fadila Shely Amalia; Setiawansyah Setiawansyah; Dedi Darwis (Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, 2021)
Metode Market Basket Analysis dapat digunakan untuk menganalisa pola belanja konsumen. Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang kemudian diolah untuk mendapatkan informasi dari kumpulan data transaksi tersebut. CV Rey Gasendra merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan perangkat mobile atau smartphone dan elektronik yang berada di Kota Bandar Lampung. Toko ini belum mengetahui pola belanja pada keranjang belanja konsumen. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma apriori, penerapan algoritma apriori dapat membantu menemukan jenis perangkat handphone dan berang elektronik yang paling sering terjual secara bersamaan yang nantinya akan digunakan sebagai acuan persediaan barang. Dari hasil pengujian yang dilakukan yaitu dengan membandingkan antara perhitungan secara manual dengan perhitungan yang dilakukan menggunakan tools rapidminer dengan 100 data sampel menghasilkan hasil yang sama yaitu terdapat lima belas rules. Setelah mengetahui pola belanja konsumen yang terjadi pada CV Rey Gasendra maka penulis menyarankan kepada pemilik toko agar menyediakan stok lebih banyak untuk item Tempered Glass dan Bracket TV Standar karena selama periode Desember 2020 sampai dengan Februari 2021 item tersebut paling laku terjual dengan kombinasi barang lainnya yaitu handphone dan televisi. Strategi yang dapat dilakukkan setelah mengetahui pola belanja konsumen tersebut yaitu dengan menawarkan barang yang kemungkinan yang akan dibeli secara bersamaan.Kata Kunci: Apriori, Association Rules, Confidance, Data Mining, Rapidminer