Analisis Pola Pembelian Pelanggan sebagai Indikator Kebangkrutan Toko dengan Pendekatan Data Mining

Didik Indrayana (Universitas Muhammadiyah Sukabumi)
Tony Wijaya (Universitas Nusa Putra)
Livaldo S Kosamah (Universitas Nusa Putra)
Febriatama Nurizad (Universitas Nusa Putra)

Komisi
Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025

Penelitian ini menganalisis pola pembelian pelanggan untuk mengidentifikasi potensi kebangkrutan toko menggunakan algoritma Apriori. Studi kasus dilakukan di Toko Cinta Elektronik, yang menghadapi penurunan pendapatan signifikan dari Februari 2023 hingga Januari 2024. Data transaksi dianalisis menggunakan RapidMiner, menghasilkan 53 aturan asosiasi dengan minimum support 30% dan confidence 60%. Temuan utama menunjukkan keterkaitan kuat antara produk Lampu Envilux dengan produk lain seperti Baterai ABC, Lampu Philips, dan STB Tanaka. Pola ini memberikan dasar untuk menyusun strategi promosi, penataan stok, dan meningkatkan efisiensi penjualan. Penelitian ini memberikan solusi berbasis data mining untuk membantu toko menghindari kebangkrutan dan meningkatkan keberlanjutan bisnisnya.