Analysis of Computer Product Purchasing Patterns Using Association Rules with the Apriori Algorithm at F3I Store

Abstract

Pertumbuhan data transaksi penjualan di Toko F3I yang terjadi setiap hari belum dimanfaatkan secara optimal dan hanya menjadi tumpukan arsip laporan bulanan. Penelitian ini bertujuan untuk menggali informasi berharga dari data tersebut dengan menganalisis pola pembelian konsumen menggunakan teknik Data Mining. Metode yang digunakan adalah Association Rule Mining dengan Algoritma Apriori untuk menemukan keterkaitan antar produk yang sering dibeli secara bersamaan. Berdasarkan analisis terhadap 15 data transaksi dengan parameter minimum support 20% dan minimum confidence 60%, ditemukan tiga aturan asosiasi yang valid. Hasil penelitian menunjukkan pola hubungan terkuat terdapat pada pembelian Komputer yang diikuti dengan Monitor dengan nilai confidence sebesar 80%, serta pola pembelian Laptop dengan Mouse dan Mouse dengan Keyboard masing-masing sebesar 62,5%. Temuan ini dapat digunakan oleh manajemen Toko F3I sebagai dasar pengambilan keputusan untuk strategi product bundling (paket hemat) dan optimalisasi tata letak (layout) toko guna meningkatkan volume penjualan.