Implementasi Algoritma Apriori untuk Menemukan Pola Pembelian Konsumen pada Perusahaan Retail - Kumalasari, Ulfadiyah Nir; Putra, I Ketut Gede Darma; Dharmaadi, I Putu Arya (JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer; Vol 1 No 2 (2020): JITTER, Vol.1, No.2, December 2020DO - 10.24843/jitter.v1i2.69743, 2021)
Persaingan bisnis yang semakin ketat membuat perusahaan retail harus mencari terobosan baru untuk menentukan strategi yang tepat dalam menjalankan bisnis. Data transaksi penjualan dapat dimanfaatkan oleh pihak manajemen perusahaan untuk menganalisis kebiasaan belanja pelanggan mengenai barang-barang yang sering dibeli secara bersamaan dengan menerapkan analisis keranjang belanja (market basket analysis) menggunakan teknik data mining. Asosiasi merupakan salah satu metode data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan menarik antara suatu kombinasi item. Apriori adalah salah satu algoritma dari metode asosiasi yang digunakan untuk menambang frequent itemset (kombinasi item yang sering muncul) dalam membentuk aturan asosiasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel 200 data transaksi penjualan. Aturan asosiasi final yang diperoleh dari data transaksi tersebut adalah “Jika konsumen membeli chocolatos chocolate drink28g, maka akan membeli CUP COFFE + AIR SEDUH” dengan persentase support sebesar 2,5% dan confidence sebesar 100%. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Algoritma Apriori cocok diterapkan untuk menemukan pola pembelian konsumen pada data transaksi penjualan. Aturan asosiasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung dalam pengambilan keputusan oleh manajemen perusahaan.