Penelitian ini bertujuan menganalisis pola asosiasi produk pada transaksi supermarket menggunakan algoritma Apriori. Dataset publik dari Kaggle (350 transaksi, 9 item) diolah melalui tahap data cleaning dan transformasi one-hot encoding. Dengan parameter minimum support 0.4 dan minimum confidence 0.5, hasil menunjukkan kombinasi Telur-Minyak-Tepung sebagai frequent itemset dominan (support 48.57%). Aturan asosiasi terkuat teridentifikasi pada relasi {Telur, Minyak} ? {Tepung} dengan confidence 84.58% dan lift ratio 1.24, mengindikasikan peningkatan probabilitas pembelian Tepung sebesar 24% ketika Telur dan Minyak dibeli bersamaan. Temuan ini merekomendasikan strategi penempatan produk berdekatan, bundling promosi, dan alokasi stok sinergis. Penelitian membuktikan efektivitas Apriori dalam identifikasi pola pembelian, meski terbatas pada hubungan linear antar item. Implementasi hasil dapat menjadi dasar pengambilan keputusan strategis di sektor ritel berbasis data.
Copyrights © 2025