Implementasi Data Mining Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Itemset Promosi Penjualan Pada Agung Swalayan

Agung Swalayan merupakan salah satu dari sekian banyak swalayan yang memiliki banyak sekali data transaksi penjualan yang tersimpan didalam suatu database, sehingga dari data transaksi tersebut dapat digunakan untuk menganalisis pola pembelian konsumen dengan menggunakan data mining. Apriori merupakan salah satu algoritma dari fungsi asosiasi yang mana masuk dalam prosedur Market Basket Analysis (Analisis Keranjang Pasar) pada data mining yang mampu menemukan pengetahuan baru berupa itemset yang dibeli oleh konsumen secara bersamaan dalam satu transaksi. Setiap pola memiliki 2 parameter utama yaitu nilai support (Pendukung) dan nilai confidece (kepercayaan). Sehingga dari parameter ini dapat ditemukan sebuah kaidah asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori, dengan cara tidak lagi mengikutsertakan kandidat itemset yang tidak memenuhi nilai support. Implementasi data mining menggunakan RapidMiner membantu menemukan pola pembelian konsumen dengan akurat, diantaranya adalah jika membeli Sampo maka akan membeli Sabun Mandi dengan nilai suppport = 43.6% dan nilai confidence = 76.9%, jika membeli Deterjen maka akan membeli Sabun Mandi dengan nilai support 42.5% dan nilai confidence 79.3%, jika membeli Pasta Gigi maka akan membeli Sabun Mandi dengan nilai support 45.7% dan nilai confidence 79.8%. Dari pola pembelian yang ditemukan maka dapat digunakan untuk menentukan promosi penjualan berupa pemberian diskon untuk paket barang yang masuk dalam pola yang telah ditemukan