Analisis Transaksi Penjualan Produk Minuman Kopi Menggunakan Metode Association Rule Dengan Algoritma Apriori - Robby Suganda; Achmad Solichin (DRPM Universitas Budi Luhur, 2024)
Coffee Shop Meetologi menghadapi tantangan dalam memanfaatkan data transaksi penjualannya untuk analisis yang dapat meningkatkan penjualan. Mereka kesulitan menentukan menu paket untuk promosi dan cross-selling produk. Untuk mengatasi masalah ini, mereka memutuskan untuk menerapkan metode Association Rule dan algoritma Apriori melalui analisis pada data ransaksi penjualan produk. Metode ini memungkinkan mereka untuk menemukan pola pembelian yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis, seperti melakukan penawaran produk kepada pelanggan dan menyusun menu paket promosi. Penelitian ini menggunakan algoritma Apriori untuk mengembangkan pola kombinasi produk pada Coffee Shop Meetologi yang dipesan oleh pelanggan berdasarkan data transaksi penjualan dari 1 Agustus 2023 hingga 31 Oktober 2023. Dengan menerapkan metode Association Rule dan algoritma Apriori, Coffee Shop Meetologi bermaksud mengidentifikasi pola pembelian unik pelanggan, terutama saat membeli beberapa jenis produk dalam satu transaksi. Hasil analisis dengan nilai minimun dukungan 2 dan nilai minimun keyakinan 35 menghasilkan pembentukan 7 rule asosiasi. Rule asosiasi yang terbentuk memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 50,00%, yang terjadi pada kombinasi produk Rice Bowl Blackpaper dan Kopitologi, dengan nilai uji lift sebesar 1,54, menunjukkan korelasi positif. Dengan adanya pola asosiasi yang ditemukan, Coffee Shop Meetologi dapat memberikan rekomendasi produk yang cocok kepada pelanggan berdasarkan aturan asosiasi yang telah terbentuk. Maka dari itu, informasi tersebut dapat digunakan dalam merancang strategi bisnis, seperti menciptakan menu baru atau paket bundling yang lebih menarik