ALGORITMA APRIORI DALAM IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PEMBUATAN PAKET PENJUALAN DI MESHA PETSHOP

Abstrak

Mesha Petshop, sebuah toko yang menyediakan berbagai kebutuhan petshop seperti makanan kucing, makanan burung, obat-obatan, vitamin hewan, dan mainan kucing, berusaha meningkatkan penjualan dengan membuat paket produk yang menggabungkan item-item yang sering dibeli oleh pelanggan dalam satu transaksi. Untuk mencapai tujuan ini, Mesha Petshop menganalisis data transaksi dari toko fisik dan platform online seperti Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak menggunakan metode Data Mining, yaitu metode association rule dan algoritma apriori. Sebanyak 110 transaksi diuji dengan nilai support 0,1 dan confidence 0,3, yang menghasilkan beberapa aturan asosiasi penting. Aturan-aturan ini memberikan wawasan berharga tentang pola pembelian pelanggan, memungkinkan Mesha Petshop untuk menyusun paket produk menarik. Hasil analisis data menunjukkan beberapa pola pembelian menarik, seperti hubungan antara produk "Takari 100gram" dengan "Kalung Motif Paw", "Gantungan Buah Plastic" dengan "Super Trucuk", "Topsong Rumput Laut" dengan "Topsong Madu", "Rantai Kunci Pintu" dengan "Super Trucuk", "Cat Choize Adult Salmon" dengan "Cat Choize Adult Tuna 800gram", "Susu Profat" dengan "Dot Kucing", serta "Super Trucuk" dengan "Super Murai". Dengan memanfaatkan aturan-asosiasi ini, Mesha Petshop dapat menyusun paket produk yang menarik dan meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan, dengan harapan dapat meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan serta memperkuat posisi kompetitif dalam industri petshop.