ANALASIS POLA PEMBELIAN ONDERDIL SEPEDA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO ONDERDIL SLAMET - Mohammad Lukman Maulana; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Persaingan bisnis yang kompetitif menuntut Toko Onderdil Slamet untuk memanfaatkan data transaksi penjualan yang selama ini hanya diabaikan dan berfungsi sebagai arsip saja. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam manajemen stok dan penentuan tata letak barang (layout) yang strategis, karena belum mengetahui pola pembelian konsumen seperti apa. Hasil dari penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian produk onderdil sepeda untuk menemukan aturan asosiasi antar barang yang sering dibeli konsumen secara bersama. Metode yang digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma apriori. Proses analisis ini dilakukan pada data transaksi penjualan dengan menetapkan nilai minimum support 20% dan minimum confidence 55%. Hasil dari penelitian ini menunjukan terbentuknya association rules yang sangat kuat pada kategori komponen roda, dimana aturan yang kuat adalah “Jika membeli Ban Luar maka akan membeli Ban Dalam” dengan nilai support 21.8% dan confidence 90.5%. Berdasarkan hasil analisa tersebut, kepada pemilik toko direkomendasikan untuk menempatkan stok Ban Luar dan Ban Dalam secara berdampingan atau berdekatan serta memastikan stok kedua barang tersebut agar tidak kosong untuk mencegah hilangnya potensi penjualan.