Analisis Pola Penjualan pada Coffee Shop Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kopislashtea) - Junianto, Rahmad; Nawawi, Hendri Mahmud (Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia., 2025)
Pola pembelian konsumen merupakan informasi penting bagi bisnis untuk menyusun strategi penjualan yang lebih efektif. Kopislashtea, sebuah coffee shop yang sedang berkembang, memerlukan analisis mendalam mengenai produk-produk yang kerap dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen di Kopislashtea melalui penerapan algoritma Apriori, serta memberikan rekomendasi strategis berdasarkan hasil analisis tersebut. Algoritma Apriori dikenal efektif dalam menemukan keterkaitan antar produk dengan mengidentifikasi frequent itemset dan aturan asosiasi yang relevan. Dalam penelitian ini, algoritma Apriori diterapkan pada data transaksi harian Kopislashtea dengan menetapkan nilai minimum support sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 20%. Hasil analisis menunjukkan kombinasi produk populer, seperti French Fries dan Iced Aren Latte, yang memiliki tingkat confidence sebesar 36%, serta Chicken Wing Hot Truffle Parmesana dan French Fries dengan confidence sebesar 29%. Temuan ini mengindikasikan bahwa produk-produk tersebut sering kali dibeli bersamaan. Berdasarkan hasil tersebut, tujuan pada penelitian ini Kopislashtea dapat mengoptimalkan strategi promosi melalui penawaran bundling dan diskon untuk produk-produk yang sering dibeli bersamaan berdasrakan anaisis berbasis data yang pada akhirnya diharapkan dapat meningkatkan penjualan dan menyediakan penawaran yang lebih sesuai dengan preferensi serta pola pembelian pelanggan.