Analisis Pola Pembelian Pelanggan Di Maju Bersama Marendal Menggunakan Algoritma Apriori

Abstrak

Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem analisis pola pembelian pelanggan berbasis web pada Swalayan Maju Bersama Marendal untuk mendukung penentuan bundling produk yang sebelumnya masih bersifat konvensional. Data transaksi penjualan dari periode tahun 2024 diolah menggunakan teknik market basket analysis dengan Algoritma Apriori untuk menghasilkan frequent itemset dan aturan asosiasi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan basis data MySQL, dengan tahapan KDD meliputi seleksi data, pembersihan, transformasi, proses pembentukan kandidat itemset, perhitungan support, perhitungan confidence, serta evaluasi aturan. Eksperimen dilakukan pada dua konteks periode yang berbeda: periode khusus (Januari 2024) dan periode normal (Mei 2024) agar pola yang dihasilkan dapat dibandingkan secara kontekstual. Parameter minimum support ditetapkan sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 50%. Hasil menunjukkan adanya pola pembelian yang kuat pada masing‑masing periode, terutama kombinasi produk musiman pada periode Januari serta kombinasi kebutuhan pokok yang stabil pada periode Mei. Aturan asosiasi dengan nilai support dan confidence tertinggi digunakan sebagai dasar rekomendasi paket bundling, penataan rak, dan prioritas promosi. Dengan demikian, sistem mampu mengubah data transaksi menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan nilai transaksi rata‑rata dan membantu manajemen mengambil keputusan berbasis data.