Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisa Penjualan Aufa Baby Shop

Abstract

Perlengkapan bayi sangat diperlukan oleh bayi yang baru saja lahir, yang usianya antara 0 hingga 24 bulan. Perlengkapan bayi pada dasarnya selalu diperlukan dan menjadi salah satu kebutuhan dasar oleh setiap bayi. Setiap hari data transaksi penjualan di Aufa Baby Shop semakin bertambah banyak. Dalam satu hari data transaksi yang tercatat sebanyak ratusan transaksi dan data tersebut hanya dijadikan sebatas laporan saja dan tidak dimanfaatkan untuk mengatur strategi penjualan. Seharusnya data tersebut dimanfaatkan untuk melihat keterikatan setiap jenis barang yang dibeli oleh konsumen secara bersamaan. Penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan metode algoritma apriori, dengan metode tersebut dapat diketahui produk pakaian bayi yang dibeli secara bersamaan dan paling banyak terjual dengan melihat nilai support dan confidence. Dalam proses pengolahan data menggunakan perhitungan manual dan software Rapidminer 8.1 untuk menganalisis dataset yang ada pada Aufa Baby Shop. Hasil dari penelitian ini menggunakan support sebesar 15% dan confidence 30%. Penelitian ini menghasilkan 8 aturan association rules.