IMPLEMENTASI DATA MINING PADA TRANSAKSI ANGKRINGAN UPIN IPIN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGIDENTIFIKASI KETERIKATAN ANTAR PRODUK

Abstract

Angkringan Upin Ipin merupakan usaha kuliner UMKM yang memiliki aktivitas transaksi penjualan harian, namun data transaksi yang tersedia belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengetahui pola pembelian pelanggan. Permasalahan yang dihadapi adalah sulitnya mengidentifikasi keterikatan antar produk yang sering dibeli secara bersamaan, sehingga pengelolaan stok dan strategi penjualan belum berbasis data. Karena strategi penjualan yang dilakukan belum berbasis data menyebabkan penentuan stok barang dan penataan menu hanya didasarkan dari pemikiran subjektif dari pemilik angkringan. Dampaknya, sering terjadi ketidakseimbangan stok, seperti penumpukan item tertentu yang kurang diminati atau kehabisan stok pada menu yang memiliki keterikatan kuat, yang pada akhirnya berpotensi menurunkan efisiensi operasional dan pendapatan harian. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola keterikatan antar produk pada transaksi penjualan Angkringan Upin Ipin menggunakan algoritma Apriori. Metode yang diterapkan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan pendekatan kuantitatif, menggunakan 50 data transaksi penjualan periode Desember 2025. Proses analisis dilakukan melalui tahap seleksi data, pembersihan data, transformasi data, serta penerapan algoritma Apriori dengan minimum support 30% dan minimum confidence 90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk dengan nilai support tertinggi adalah Bakso dan Kulit sebesar 64%, diikuti Usus sebesar 60% dan Nasi sebesar 56%. Kombinasi Nasi dan Bakso memiliki nilai support tertinggi pada 2-itemset sebesar 46%. Selain itu, diperoleh 12 aturan asosiasi dengan nilai confidence hingga 100% dan nilai lift ratio lebih dari 1, yang menunjukkan keterikatan kuat antar produk. Hasil ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan stok, penataan menu, dan strategi penjualan pada Angkringan Upin Ipin.