Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Pik Store - Achmad, Arda Fahmi; Abdul Rahim; Naufal Azmi Verdikha (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2025)
Peningkatan laju pertumbuhan konsumen dirasa dapat dimanfaatkan oleh Pik Store untuk semakin berkembang dengan jajaran produk rekomendasi. Data dari bulan Maret hingga Juni 2023 menunjukkan banyak data transaksi yang diperoleh sebanyak 2016 data. Ruang lingkup penelitian ini adalah penerapan apriori dapat memberikan rekomendasi tata letak produk agar dapat diimplementasikan. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pola pembelian konsumen dalam menemukan kombinasi item produk yang sering dibeli secara bersamaan menggunakan dengan metode asosiasi serta memberikan rekomendasi tata letak paket item produk berdasarkan pola pembelian yang diidentifikasi untuk meningkatkan penjualan di toko Pik Store. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data dan penerapan algoritma Apriori untuk training dan validasi. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma yang dapat merekomendasikan tata letak produk pada toko Pik Store. Tingkat confidence tertinggi yang didapat adalah 86% dengan rata – rata 61% dimana penulis mengatur nilai minimal support 7%. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan model dengan tingkat confidence yang lebih tinggi dengan menerapkan metode yang lebih baik.