Analisa Pola Belanja Untuk Meningkatkan Omset Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori - Desi Ruth Melani Siregar; Fifin Sonata; Milfa Yetri (STMIK Triguna Dharma, 2022)
Toko Glorya Deli Serdang sebagai salah satu toko yang menjual sembako belum dapat memanfaatkan data transaksi secara maksimal.Permasalahan yang muncul yaitu ketersediaan produk sering tidak sesuai dengan keinginan konsumen, sehingga konsumen beralih ke toko lain dan berdampak negatif bagi toko saat menyetok barang yang kurang diminati konsumen. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan mengolah data transaksi menggunakan teknik data mining.Data mining adalah metode pemrosesan informasi dari berbagai database yang besar digunakan untuk menggambarkan pengetahuan dalam database dan menghasilkan informasi yang berguna untuk pengembangan. Metode yang digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah menggunakan algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan pengambilan data dengan aturan asosiatif (association rule) bertujuan untuk mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul (Frequent) dari suatu set item. Dalam penelitian ini association rule digunakan untuk menganalisis sembako yang sering terjual secara bersamaan dan akan ditinjau dari data transaksi yang telah terjadi.Perhitungan algoritma Apriori pada aturan asosiasi ini dihitung melalui tiga tahap iterasi pembentukan kandidat k-itemset. Hasil analisa aturan asosiasi yang terbentuk dari perhitungan algoritma apriori dengan menentukan nilai minimum support >20% dan nilai minimum confidence >60% menghasilkan pola kombinasi itemset tertinggi yang diperoleh adalah gula → minyak goreng dengan nilai support 56,67% dan nilai confidence 94,44%. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk membantu pihak toko dalam menyusun strategi penjualan dan pengelolaan stok barang dalam upaya meningkatkan omset pemjualan sembako.Kata Kunci : Data Mining, Penjualan Sembako, Algoritma Apriori,Visual Studio 2010