Publication Search

Market basket analysis is an important technique in data mining used to understand consumer purchasing patterns. This research uses the Apriori algorithm to identify relationships between products in the shopping basket, aiming to improve sales and marketing strategies in the retail industry. The focus of this study is on retail transaction data from West Java Province, which has a large and diverse population, reflecting complex consumer purchasing patterns. The research identifies several key issues: limited understanding of consumer behavior, unoptimized business strategy opportunities, and challenges in managing large transaction data. As a solution, the application of the Apriori algorithm can help find frequent consumer purchasing patterns and design more effective marketing strategies. The results show that market basket analysis using the Apriori algorithm is effective in understanding consumer purchasing patterns in the retail industry. This algorithm allows companies to discover itemsets that frequently appear together in transactions, which can be used to design more effective marketing and sales strategies.

Dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan dimana-mana tidak di ambil kemungkinan banyak resiko yang di hadapi pembisnis untuk bisa melangsungkan usaha yang telah di dirikan akan selalu ada dan mendapatkan konsumen yang tetap membeli barang yang telah disediakan maka dari itu seorang entrepreneur dituntut untuk memiliki strategi dalam membaca peluang. Untuk menyiasati hal tersebut, tentunya pihak manajemen harus mampu menganalisa data yang ada untuk dijadikan bahan acuan untuk strategi diperlukan untuk komputerisasi. Pencarian judul penelitian dan abstraknya dipermudah dengan kata-kata kunci tersebut. berbisnis selanjutnya. Meubel Master borneo merupakan salah satu perusahaan yang memiliki resiko mendapatkan konsumen yang tetap dan harus memberikan atau meyediakan barang yang memiiki kualitas tinggi dan memberikan pelayanan yang akan diberikan kepada pelanggan yang setia membeli produk yang telah disediakan. Dengan menggunakan data mining yang merupakan knowledge discovery dikarenakan bidang yang berupaya untuk menemukan informasi yang memiliki arti yang berguna dari jumlah data yang besar, untuk menemukan pola (pattern) data dan memprediksi kelakuan (trend) dimasa mendatang [7]. Untuk mengetahui produk yang sering terjual dalam periode bulan Januari sampai bulan Mei 2019 diperlukan algoritma apriori yang ada di data mining. Dengan melakukan analisa keranjang belanja menggunakan metode asosiasi dengan Algoritma Apriori, dimana kombinasi itemset transaksi penjualan barang pada meubel master borneo menghasilkan 6 rules dimana minimum confidence sebesar 41,6 % dan minimum support sebesar 0,08% berdasarkan 35 transaksi penjualan dari 63 jenis barang pada meubel Master Borneo.