Penerapan Metode Data Mining Terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Toko Fasentro Fancy)

Abstract

Penentuan kombinasi item dan tata letak barang berdasarkan kecenderungan pemebelian konsumen menjadi salah satu solusi bagi Toko Fasentro Fancy dalam mengembangkan strategi pemasaran sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko. Algoritma yang dapat digunakan untuk mencari kombinasi item barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan dalam suatu waktu yaitu menggunakan Algoritma Apriori, Algoritma Apriori ini termasuk jenis aturan pada data mining yaitu untuk menentukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item, hasil dari aturan asosiatif dari analisis pembelian konsumen tersebut pemilik toko dapat mengatur penempatan barangnnya atau merancang kampanye pemasaran dengan memberi diskon untuk kombinasi barang tersebut. Berdasarkan data transaksi penjualan pada toko fasentro fancy dilakukan analisis menggunakan algoritma apriori dengan parameter minimum support 33,33% dan minimum confidence 80%. Dalam penelitian ini dihasilkan 4 aturan asosiasi kombinasi itemset yaitu 2 kombinasi itemset dan 2 kombinasi 3 itemset yang memenuhi nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil aturan asosiasi final yang memenuhi nilai support dan nilai confidencetertinggi yaitu jika Pranaya (P24TVC), Toyobu Fodu maka akan membeli Roberto Cavali.