<![CDATA[Industri ritel di Indonesia mengalami transformasi signifikan dengan masuknya retailer global yang meningkatkan modernisasi dan persaingan. Toko ritel lokal seperti DMART harus bersaing dengan pemain besar nasional dan internasional serta menghadapi perubahan perilaku konsumen yang mencari pengalaman berbelanja yang lebih nyaman dan modern. Untuk tetap kompetitif, memahami preferensi pembelian konsumen menjadi krusial. Namun, DMART belum memiliki alat analisis yang tepat untuk mengidentifikasi pola pembelian ini, yang dapat menghambat keputusan strategis terkait penempatan produk, penetapan harga, dan promosi. Implementasi Algoritma Apriori menjadi solusi potensial untuk mengatasi masalah ini. Algoritma Apriori memungkinkan identifikasi pola hubungan antar item dalam data transaksi, membantu ritel mengelompokkan produk yang sering dibeli bersama dan memprediksi perilaku pembelian di masa depan. Penelitian ini menggunakan data transaksi yang terhitung mulai tanggal 1-31 Desember 2023 dengan total 600 data transaksi dan 161 variasi barang , nilai minimum support yang di tentukan adalah 6,6 % dan confidence 65%.Dengan hasil analisis ini, DMART dapat mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi persediaan, dan mempersonalisasi layanan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Penerapan Algoritma Apriori diharapkan dapat menjadi langkah strategis yang membantu DMART menghadapi tantangan dalam industri ritel yang semakin kompetitif ini.]]>
Copyrights © 2024
