Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Data Penjualan (Studi Kasus: Alfamart Campalagian Polewali Mandar)

Abstract

Banyaknya persaingan dalam dunia bisnis khususnya pada usaha minimarket, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan pemesanan produk pada perusahaannya. Setiap perusahaan harus mampu bersaing dan memikirkan bagaimana mereka dapat terus tumbuh dan mengembangkan usaha tersebut. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan menggunakan data transaksi penjualan yang dimiliki perusahaan. Penelitian ini dilakukan pada minimarket Alfamart Campalagian Polewali Mandar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil implementasi algoritma apriori untuk analisis data penjualan, peneliti akan melakukan analisis pada data penjualan Alfamart Campalagian Polewali Mandar menggunakan metode pengolahan data yaitu Algoritma Apriori. Pengolahan data dilakukan dengan dua cara yaitu secara manual dengan bantuan Microsoft Excel dan dengan bahasa pemrograman Python menggunakan Tools Jupyter Notebook. Dalam penelitian ini data yang digunakan yaitu 200 data transaksi dengan 15 jenis item barang yang meliputi makanan dan minuman. Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menerapkan nilai minimum support 10% dan minimum confidence 50% ditemukan pola transaksi pembelian sebanyak 3 aturan asosiasi yaitu Jika membeli Cimory maka membeli Aqua Air dengan nilai support 13%, nilai confidence 53,06% dengan lift ratio 1,07, Jika membeli Kanzler maka membeli Aqua Air dengan nilai support 12%, nilai confidence 57,14% dengan lift ratio 1,15 dan Jika membeli You C1000 maka membeli Aqua Air dengan nilai support 15%, nilai confidence 60% dengan lift ratio 1,21.