Implementasi Data Mining Pengambilan Keputusan Penentuan Korelasi Produk Berdasarkan Pola Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori

Data tramsaksi penjualan mengalami peningkatan, sehingga diperlukan pemrosesan untuk menjadikan data record transaksi penjualan tersebut menjadi sebuah informasi, yang nantinya akan berguna untuk pembeli dalam pencarian produk dengan cara mencari keterkaitan produk yang dibeli secara bersamaan.
Cara melihat keterkaitan item produk yang dipinjam dilakukan analisis transaksi pada bulan Oktober 2019 data tersebut dicleaning untuk memilih atribut nomor faktur, kode produk dan nama barang yang penulisannya tidak konsisten kemudian data tersebut dikelompokan menjadi satu transaksi berdasarkan nomor faktur dan ditransformasi menjadi data tabular untuk melakukan perhitungan itemset produk yang dibeli secara bersamaan. Algoritma Apriori ini akan membentuk frequent itemset sebanyak yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan dua parameter support dan confidence, untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item.
Dari hasil pengujian, sistem yang dibangun mampu melakukan penerapan algoritma apriori dengan terbentuknya pola-pola frequent itemset dari data transaksi sebagai bahan analisis pola pembelian belanja konsumen. Berdasarkan uji coba dengan menggunakan nilai minimum support 0.1% (0.001), confidence 90% (0.9) menghasilkan 4 aturan asosiasi sehingga susunan produk yang didekatkan secara berturut-turut adalah AQUA 1500ml, CIMORY MANGO 250ml, TEH POCI JASMIN 25 S, INDOMILK STERIL STRAW, TEH POCI GOLD 40g dan FRUIT TEA GUAVA 500ml.