<![CDATA[Dalam industri ritel suku cadang dan aksesori handphone, pemahaman mendalam mengenai pola pembelian konsumen merupakan aset krusial untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Apriori untuk mengekstraksi aturan asosiasi yang signifikan dari data transaksi perusahaan, mengidentifikasi tren penjualan, dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi volume penjualan. Metode yang digunakan adalah analisis data sekunder dari laporan penjualan historis, dikombinasikan dengan data primer, di mana kebaruan penelitian terletak pada implementasi Apriori secara spesifik pada dataset kompleks suku cadang dan aksesori handphone yang kurang tereksplorasi. Analisis kuantitatif ini berhasil menemukan aturan asosiasi yang kuat, seperti produk A dan B sering dibeli bersamaan dengan tingkat support 15.2% dan confidence 85.0%, mengungkap pola penjualan tersembunyi yang belum terdeteksi. Kontribusi utama penelitian ini adalah menyediakan dasar berbasis data bagi perusahaan untuk merancang promosi bundling yang sangat tertarget, mengoptimalkan penempatan produk, dan meningkatkan akurasi peramalan inventaris untuk mengurangi risiko stock-out. Implementasi Apriori ini merupakan model strategis untuk transformasi digital, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam penentuan harga dan pengelolaan stok, serta berfungsi sebagai referensi metodologis yang berharga bagi industri ritel lainnya.]]>
Copyrights © 2025
