PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KEBIASAAN KONSUMEN DAN PREDIKSI STOK PRODUK

STUDI KASUS TOKO ELEKTRONIK WK

Abstrak

Toko Elektronik WK merupakan toko yang menjual barang elektronik khususnya barang-barang elektronik sound system. Selama beroperasi Toko Elektronik WK  memiliki data historis penjualan produk yang ditawarkan. Namun belum dilakukan pemanfaatan secara optimal terhadap data – data tersebut. Sebab data historis penjualan produk memuat item – item penjualan selama 30 hari penggunaan algoritma apriori dipilih karena dapat menemukan aturan asosiasi yang terdapat dalam data transaksi, sehingga memberikan wawasan berharga bagi keputusan bisnis. Penerapan algoritma apriori untuk mengungkap pola – pola tersembunyi diharapkan dapat menjadi solusi bagi Toko Elektronik WK untuk membangun rekomendasi produk dan prediksi persediaan produk yang lebih optimal.  Keluaran dari penelitian ini mengungkap 16 aturan asosiasi yang memenuhi minimum support dan confidence yang telah ditetapkan. Dapat dilihat pada aturan asosiasi yang ditemukan pada aturan ke satu sampai tujuh yaitu memiliki confidence 1.0 yang menandakan contoh pada aturan ke satu ketika konsumen membeli Amplifier Mini maka kemungkinan konsumen membeli Amplifier juga adalah 100%. Kemudian untuk evaluasi aturan yang telah diungkap dapat dilihat pada lift ratio yang memiliki nilai 1.0 yang menandakan aturan asosiasi yang ditemukan memiliki korelasi yang positif. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan, rekomendasi produk yang tepat sasaran, dan efisiensi biaya operasional.