Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Hash Based pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan Maju Bersama Purwakarta - Pujadi, Octavia Saramitha; Muttaqin, Muhammad Rafi; Sunandar, Muhammad Agus; Bayu, Bayu (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2024)
Abstrak - Dengan persaingan bisnis yang semakin ketat, pemahaman yang mendalam terhadap pola pembelian konsumen menjadi krusial untuk meningkatkan efisiensi strategi pemasaran dan pengelolaan persediaan. Analisis terhadap transaksi memungkinkan pengelola toko untuk mengenali kebutuhan pelanggan dengan lebih baik dan merumuskan strategi bisnis yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma hash based dalam data mining, yang efektif dalam menemukan frequent itemset dari data transaksi bulan Januari dan Februari 2024. Algoritma ini memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan lebih efisien, mengidentifikasi pola pembelian yang sering terjadi di antara berbagai item produk. Hasil analisis memungkinkan untuk mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersama, dengan association rules yang ditemukan jika membeli triplek 3mm dan triplek 4mm, maka akan membeli triplek 8mm dan papan cor juga dengan nilai support 1.29% nilai confidence 100% dan nilai lift 77.5%. Penelitian ini memberikan wawasan yang bermanfaat bagi pengelola dalam menentukan strategi penempatan produk dan rekomendasi kepada pelanggan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan manfaat praktis bagi pengelola toko tetapi juga berpotensi untuk pengembangan keilmuan dalam penerapan kecerdasan buatan dalam analisis bisnis.Kata kunci : Algoritma Hash Based, Data Mining, Market Basket Analysis Abstract - With increasingly fierce business competition, a deep understanding of consumer purchasing patterns is crucial to improve the efficiency of marketing strategies and inventory management. Analysis of transactions allows store managers to better recognize customer needs and formulate more targeted business strategies. The method used in this study is the hash-based algorithm in data mining, which is effective in finding frequent itemsets from transaction data for January and February 2024. This algorithm allows processing large amounts of data more efficiently, identifying frequent purchasing patterns among various product items. The results of the analysis make it possible to identify combinations of products that are often purchased together, with association rules found if you buy 3mm plywood and 4mm plywood, you will buy 8mm plywood and cor boards too with a support value of 1.29%, a confidence value of 100% and a lift value of 77.5%. This study provides useful insights for managers in determining product placement strategies and recommendations to customers. Thus, this study not only provides practical benefits for store managers but also has the potential for scientific development in the application of artificial intelligence in business analysis.Keywords: Data Mining, Hash Based Algorithm, Market Basket Analysis