Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Pada Toko Berbasis Desktop

Abstract

Toko Clara adalah toko kelontong yang menjual berbagai kebutuhan sehari-hari masyarakat secara umum, seperti sembako, kebutuhan dapur, alat listrik serta berbagai kebutuhan rumah tangga lainnya. Proses untuk menempatkan barang dagangan yang dilakukan oleh pemilik toko Clara masih dilakukan secara manual. Hal ini berdampak pada penurunan konsumen toko Clara, karena banyaknya toko kelontong yang lebih modern. Maka penelitian ini ditujukan guna melihat pola konsumen dalam membeli barang yang memiliki keterkaitan ketika berbelanja yang akan digunakan untuk proses penempatan barang berdasarkan pola tersebut. Untuk melihat pola belanja konsumen di toko Clara peneliti menggunakan algoritma apriori untuk melakukan analisis transaksi penjualan. Algoritma apriori merupakan suatu proses untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dalam suatu dataset. Algoritma apriori termasuk dalam aturan asosiasi dalam data mining. Proses analisis dengan menggunakan algoritma apriori yakni mencari kombinasi itemset untuk mengetahui pola frekuensi tinggi kemudian dibentuk suatu aturan asosiatif yang diterapkan pada aplikasi yang dibuat. Hasil dari penelitian dengan menggunakan algoritma apriori pada aplikasi yang telah dibuat terdapat sebanyak 2 aturan asosiatif dari gabungan 2-itemset yakni rokok surya besar-korek gas dengan nilai confidence 86% dan korek gas-rokok surya besar dengan nilai confidence 67 %. Dapat disimpulkan bahwa ketika konsumen membeli rokok surya besar, kemungkinan akan membeli korek gas. Serta ketika konsumen membeli korek gas, kemungkinan akan membeli rokok surya besar. Informasi tersebut yang akan digunakan dalam strategi penempatan barang pada toko Clara.