Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori pada Toko Komputer

Fadlan Hafid Subechi; Sarif Surorejo; Erni Unggul Sedya Utami

doi:10.31004/riggs.v4i3.2172

Authors

Fadlan Hafid Subechi STMIK YMI TEGAL
Sarif Surorejo STMIK YMI TEGAL
Erni Unggul Sedya Utami STMIK YMI TEGAL

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.2172

Keywords:

Algoritma Apriori, Data Mining, Market Basket Analysis, Pola Pembelian, Toko Komputer

Abstract

Industri ritel teknologi menghadapi kompleksitas dalam memahami pola pembelian konsumen untuk optimalisasi strategi pemasaran dan pengelolaan inventaris. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Apriori untuk analisis market basket pada data transaksi toko komputer SentralTek selama periode Desember 2024 hingga Mei 2025. Dataset terdiri dari 3.907 baris transaksi yang terdistribusi dalam 1.421 transaksi unik dengan 665 produk berbeda dalam 48 kategori. Algoritma Apriori diterapkan dengan minimum support 1% dan minimum confidence 30%, menghasilkan 20 frequent itemsets dan 13 association rules yang valid. Hasil menunjukkan dominasi produk tinta printer Epson 003 dengan support tertinggi 4,36% untuk varian Black. Association rule terkuat adalah kombinasi Yellow dan Cyan yang mengarah ke Magenta dengan confidence 95% dan lift 43,55. Validasi model menunjukkan konsistensi 86% antara training dan validation set dengan average lift 40,19. Temuan penelitian memberikan dasar untuk strategi bundling produk dan optimalisasi tata letak toko berdasarkan pola asosiasi yang teridentifikasi, dengan implikasi praktis untuk cross-selling dan manajemen inventaris.

Downloads

Download data is not yet available.

References

T. TH. Tambunan and I. Busnetti, “Recent Evidence on the Digitalization Process in Indonesia’s Micro and Small Enterprises,” International Journal of Current Science Research and Review, vol. 07, no. 08, Aug. 2024, doi: 10.47191/ijcsrr/V7-i8-18.

H. Bahtiar, L. R. Rabbany, Y. F. Bele, M. Husna, and G. S. Matulessy, “Digital transformation towards sustainability: Challenges and opportunities for Indonesian MSMEs,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 28, no. 1, pp. 131–150, May 2025, doi: 10.24914/jeb.v28i1.13935.

A. Sajiwo, B. Swandito, A. Arwan, and D. S. Rusdianto, “Pengembangan Sistem Penjualan dengan Rekomendasi Kompatibilitas Komponen pada Toko Komputer,” Oct. 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

M. Martinez, B. Escobar, G.-D. Maria-Elena, and D. P. Pinto-Roa, “Market basket analysis with association rules in the retail sector using Orange. Case Study: Appliances Sales Company,” CLEI Electronic Journal, vol. 24, no. 2, Aug. 2021, doi: 10.19153/cleiej.24.2.12.

T. Utari, J. Tugiyono, A. L. Togatorop, H. Harto, and H. Noviany, “REVITALIZING RETAIL: HOW INNOVATIVE MARKETING STRATEGIES CAN TRANSFORM CONSUMER ENGAGEMENT AND ATTRACT INVESTMENT,” Branding: Jurnal Manajemen dan Bisnis, vol. 3, no. 1, May 2024, doi: 10.15575/jb.v3i1.35117.

K. Brighton and S. Hariyanto, “Penerapan Metode Market Basket Analisis Dengan Algoritma Apriori Pada Toko Ritel Elektronik,” bit-Tech, vol. 7, no. 1, pp. 37–46, Aug. 2024, doi: 10.32877/bt.v7i1.1417.

R. Amelia, D. Darmansyah, and A. M. Rismadin, “Perbandingan Algoritma Apriori dan Fp-Growth dalam Pengaplikasian Market Basket Analysis untuk Strategi Bisnis Retail,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 6, no. 1, Jun. 2024, doi: 10.47065/bits.v6i1.5388.

Putri Sandrina Sitompul, Maya Martiza Sari, Cecillia Miranda Br Lumban Gaol, and Lokot Muda Harahap, “Transformasi Digital UMKM Indonesia : Tantangan dan Strategi Adaptasi di Era Ekonomi Digital,” Jurnal Manajemen Bisnis Digital Terkini, vol. 2, no. 2, pp. 09–18, Mar. 2025, doi: 10.61132/jumbidter.v2i2.487.

Novi Algi Alviani and Munawaroh Munawaroh, “Transformasi Digital pada UMKM dalam Meningkatkan Daya Saing Pasar,” MASMAN Master Manajemen, vol. 3, no. 1, pp. 134–140, Jan. 2025, doi: 10.59603/masman.v3i1.717.

I. A. Ashari, A. Wirasto, D. Nugroho Triwibowo, and P. Purwono, “Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 3, pp. 701–709, Jul. 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.

K. Darmaastawan, “Analisis Keranjang Belanja Menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan Tata Letak Barang (Studi Kasus: Apotek Mooladhara Denpasar),” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 7, no. 2, pp. 637–645, Mar. 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i2.2404.

A. M. Shimaoka, R. C. Ferreira, and A. Goldman, “The evolution of CRISP-DM for Data Science: Methods, Processes and Frameworks,” SBC Reviews on Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 28–43, Oct. 2024, doi: 10.5753/reviews.2024.3757.

S. Shahidi, A. Wahid Samadzai, and H. Shahbazi, “Effective Data Preprocessing in Data Science: From Method Selection to Domain-Specific Optimization,” Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms, vol. 2, no. 4, pp. 84–90, Jul. 2025, doi: 10.29103/jacka.v2i4.22886.

V. Singh, M. Pencina, A. J. Einstein, J. X. Liang, D. S. Berman, and P. Slomka, “Impact of train/test sample regimen on performance estimate stability of machine learning in cardiovascular imaging,” Sci Rep, vol. 11, no. 1, p. 14490, Jul. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-93651-5.

E. Ermanto, A. Halim Anshor, A. Arwan Sulaeman, and S. Winarni, “Association Rule to Increase Sales Using the Apriori Algorithm Method,” Brilliance: Research of Artificial Intelligence, vol. 4, no. 1, pp. 321–331, Jul. 2024, doi: 10.47709/brilliance.v4i1.4185.

U. M. Wulandari, A. T. Suseno, and M. Kholilurrahman, “Market Basket Analysis Using FP-Growth and Apriori on Distro Store Sales Transaction,” MATICS: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology), vol. 17, no. 1, pp. 12–18, Mar. 2025, doi: 10.18860/mat.v17i1.28820.

I. Titiloye, M. Al Adib Sarker, H. Asgari, and X. Jin, “Online and in-store shopping interactions for non-essential experience goods,” Computational Urban Science, vol. 3, no. 1, p. 29, Sep. 2023, doi: 10.1007/s43762-023-00105-x.