IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN MINUMAN DI R&B TEA INDONESIA

Abstrak

R&B Tea Indonesia adalah toko minuman teh kekinian, yang berdiri sejak 2019 pada saat pandemi, minuman ini sangat di gemari oleh bebagai macam kalangan, namun berjalannya waktu felix selaku owner mengalami masalah penurunan penjualan pada bulan februari - maret 2023 karena persaingan penjualan produk miuman kekinian. Oleh karena itu, R&B Tea Indonesia perlu merancang strategi yang efektif untuk meningkatkan penjualan dengan memanfaatkan data penjualan. Data tersebut berperan sebagai catatan perdagangan yang dapat dianalisis menjadi informasi yang bermanfaat bagi penjual, memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi potensi peningkatan dalam volume penjualan. Bagaimana caranya, yaitu dengan dikembangkannya sistem informasi data mining dengan algoritma apriori. Algoritma apriori akan digunakan untuk mengidentifikasi pola frekuensi penjualan, memungkinkan R&B Tea Indonesia mengambil keputusan strategis untuk meningkatkan penjualan minumannya. Aplikasi data mining yang dihasilkan dari penelitian ini memungkinkan admin mengimpor data penjualan, melakukan perhitungan, dan merancang strategi penjualan yang lebih efektif. Dalam eksperimen ini, dua uji coba dilakukan. Uji coba pertama menggunakan nilai minimum support sebesar 9% dan nilai confidence sebesar 20%, sedangkan uji coba kedua menggunakan nilai minimum support sebesar 2% dan nilai confidence sebesar 50%. Hasil dari kedua uji coba tersebut menunjukkan dua nilai confidence tertinggi, yaitu 100% dan 100%. Hasil ini kemudian dijadikan sebagai referensi oleh R&B Tea Indonesia untuk menentukan peningkatan stok produk di masa mendatang. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang dilakukan, penulis dapat menyimpulkan bahwa Sistem data mining ini dapat diaplikasikan dengan menggunakan data transaksi penjualan berbagai varian produk minuman. Pada masalah ini, metode yang dipakai adalah apriori dan association rules. Dengan melibatkan data transaksi dalam proses pengujian, dengan persyaratan nilai support minimum dan nilai confidence minimum. Dengan demikian, implementasi algoritma apriori diharapkan dapat memberikan kontribusi positif terhadap strategi penjualan dan pertumbuhan bisnis R&B Tea Indonesia.