PENERAPAN DATA MINING PENJUALAN SEPATU MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI DAN REGRESI LINIER BERGANDA BERBASIS WEB: THE IMPLEMENTATION OF DATA MINING FOR SHOE SALES USING THE APRIORI ALGORITHM METHOD AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION BASED ON THE WEB - Deffiyani; Rozzi Kesuma Dinata; Yessy Afrillia (LPPM Universitas Abdurrab, 2025)
Penelitian ini mengkaji penerapan teknik data mining untuk menganalisis pola penjualan sepatu di Toko Tunelbrand, Aceh Utara. Tujuan utama adalah mengidentifikasi keterkaitan antarproduk melalui algoritma Apriori serta memprediksi volume penjualan berdasarkan variabel harga dan promosi menggunakan metode regresi linier berganda. Proses analisis mencakup evaluasi data transaksi penjualan guna menghasilkan frequent itemsets dan aturan asosiasi berdasarkan nilai ambang support dan confidence tertentu, serta pengembangan model regresi linier untuk estimasi penjualan. Hasil dari algoritma Apriori mengungkap adanya pola pembelian yang signifikan, seperti kombinasi produk Adidas-Nike dengan support sebesar 50% confidence 67%, NikeAdidas dengan support sebesar 50% dan confidence 100%, serta Puma-Adidas dengan support 33% dan confidence 100%. Model regresi linier menunjukkan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,3813, RMSE sebesar 3,41 dan Mean Squared Error (MSE) dalam rentang 2,7 yang menandakan bahwa performa prediksinya masih terbatas. Sistem berbasis web yang dikembangkan dalam penelitian ini mampu menyajikan visualisasi hasil analisis secara informatif, sehingga dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi penempatan produk, promosi bundling, serta peramalan permintaan secara lebih efisien.