PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA APRIORI UNTUK STRATEGI PENJUALAN PADA KAFE BOX KOFFIES BERBASIS WEB

Abstrak

Kafe Box Koffies telah menerapkan sistem komputerisasi untuk pengolahan data penjualan. Tetiap harinya jumlah data transaksi penjualan di Kafe Box Koffies terus meningkat sehingga terjadi akumulasi data yang besar. Tetapi data tersebut keseringan hanya dianggap sebagai catatan tanpa melibatkan proses analisis tambahan, sehingga tidak memberikan nilai tambahan yang dapat dimanfaatkan secara optimal. Dengan cara ini, penulis menganalisis data melalui penerapan metode pemrosesan data atau penambangan data menggunakan metode association rule dan algoritma apriori. Tujuan utamanya adalah mengidentifikasi keterkaitan antar item dan merumuskan aturan yang dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi di Kafe Box Koffes. Dengan mengetahui korelasi antar produk, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif, seperti paket penjualan yang lebih menarik, penawaran bundling, atau rekomendasi produk yang relevan. Dampak yang dihasilkan adalah pembentukan 3 set item yang terbentuk dari 1; 15; dan 2. Dalam konteks ini, item 1 Kopi Susu Raden, item 2 Pisang / Bakar Cokelat Keju, item 3 Spiva. Selanjutnya, dengan minimum support sebesar 10%, dan minimum confidence sebesar 50%, diperoleh tujuh pola perhitungan yang membentuk aturan dengan Lift Ratio > 1. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara [Kopi Susu Raden, Pisang / Bakar Cokelat Keju] dan Spiva], yang menyiratkan bahwa kombinasi-kombinasi ini cenderung lebih sering muncul bersamaan, maka dapat disimpulkan bahwa menu item ini dapat di jadikan strategi penjualan dengan metode Cross Selling.