IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI TERHADAP MARKET BASKET ANALYSIS PADA DATA PENJUALAN RETAIL

Hilda Fitriana Dewi (Universitas Buana Perjuangan Karawang)
Hanny Hikmayanti Handayani (Universitas Buana Perjuangan Karawang)
Jamaludin Indra (Universitas Buana Perjuangan Karawang)

Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Vol 4 No 4 (2022): EDISI 14

Perusahaan retail berkembang dengan sangat cepat dan memungkinkan ada permasalahan yang sering dihadapi perusahaan, termasuk kurangnya sistem yang mengatasi tata letak produk. Selain itu, terdapat beberapa perusahaan yang belum mengetahui pola pembelian barang konsumen. Masalah lainnya adalah belum adanya sistem penyimpanan yang efisien. Permasalahan tersebut maka dibutuhkan penerapan data mining. Metode yang digunakan menggunakan algoritma apriori. Hasil penelitian ini apabila konsumen membeli item Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, maka konsumen juga membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 13% dan nilai confidence 78%. Apabila konsumen membeli Spaceboy Lunch Box, maka konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 7% dan nilai confidence 63%. Apabila konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, maka membeli Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits dengan nilai support 13% dan nilai confidece 53%. Penjualan yang paling diminati oleh konsumen dari data penjualan retail ini ialah Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, dan Spaceboy Lunch Box.