IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK STRATEGI CROSS SELLING PRODUK DIGITAL BERBASIS RIWAYAT TRANSAKSI PELANGGAN PADA TOKO PLAT G GAMING

Abstract

Meningkatnya transaksi penjualan produk digital mendorong perlunya pemanfaatan data transaksi sebagai dasar pengambilan keputusan pemasaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Apriori dalam mengidentifikasi pola pembelian pelanggan sebagai strategi cross-selling berbasis riwayat transaksi pada Toko Plat G Gaming. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data transaksi penjualan produk digital, tahap pengolahan data berupa pembersihan, seleksi transaksi dengan minimal dua produk, serta transformasi data melalui pengelompokan produk ke dalam kategori analisis. Data yang digunakan berjumlah 689 transaksi dari total 3.256 data awal selama periode 1 November 2024 hingga 30 Maret 2025. Proses analisis dilakukan menggunakan algoritma Apriori dengan perhitungan nilai support dan confidence untuk menghasilkan aturan asosiasi antar produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antar beberapa kategori produk digital, seperti Mobile Legends dan Free Fire (support 43,54% dan confidence 100%), Spotify dan Netflix (support 22,35% dan confidence 99,35%), serta Canva dan CapCut (support 13,64% dan confidence 100%). Aturan asosiasi tersebut digunakan untuk menyusun rekomendasi paket produk digital sebagai strategi cross-selling. Dengan demikian, penerapan algoritma Apriori terbukti mampu memberikan rekomendasi berbasis data yang relevan dan dapat membantu meningkatkan efektivitas strategi pemasaran pada penjualan produk digital.