Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Analisis Pola Pembelian Konsumen (Studi Kasus : Toko Sembako)

ila, Sufatun Aila
Zaehol Fatah

"JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perilaku pembelian konsumen di Toko Sembako dengan memanfaatkan metode asosiasi menggunakan algoritma Apriori. Data transaksi penjualan dikaji untuk mengidentifikasi hubungan produk yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan menetapkan batas minimum support sebesar 18% dan minimum confidence sebesar 85,7%, diperoleh sejumlah aturan asosiasi yang menunjukkak keterkaitan yang signifikan antar produk,khususnya pada barang kebutuhan pokok seperti beras, minyak goreng, gula, dan mie instan. Temuan menunjukkan bahwa produk-produk tersebut kerap kali muncul bersamaan dalam transaksi pembelian, memberikan peluang strategis untuk pengembangan metode pemasaran seperti bundling produk. Hasil ini juga bermanfaat dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan persediaan, penataan produk di toko, dan perencanaan promosi yang lebih efektif. Selain itu, penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Apriori merupakan alat yang handal dalam meningkatkan efesiensi operasional pada toko sembako. Kata Kunci: Data mining, Algoritma Apriori, Asosiasi, Pola Pembelian, Toko Sembako.             This study aims to analyze consumer purchasing behavior patterns at a grocery store by applying association methods using the Apriori algorithm. Sales transaction data were examined to identify relationships between products frequently purchased together. By setting a minimum support threshold of 18% and a minimum confidence level of 85.7%, several association rules were generated, revealing strong correlations among staple goods such as rice, cooking oil, sugar, and instant noodles. The findings indicate that these products often appear together in purchase combinations, offering strategic opportunities for marketing approaches like product bundling. The results also support more effective decision-making in inventory management, product arrangement, and promotional planning. Furthermore, this research demonstrates that the Apriori algorithm is a reliable tool for enhancing operational efficiency in grocery retail settings. Keywords: Data mining, Apriori algorithm, Association rules, Purchase patterns, Grocery store