Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Pola Pembelian Pelanggan (Studi Kasus : Timbul Jaya Motor)

Abstrak

Timbul Jaya Motor adalah sebuah usaha dagang yang menjual suku cadang kendaraan roda empat. Timbul Jaya Motor memiliki permasalahan seperti menumpuknya data transaksi yang hanya dijadikan arsip. Semakin banyaknya persaingan dalam penjualan suku cadang menuntut owner Timbul Jaya Motor kesulitan dalam untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran suku cadang kendaraan roda empat yang dijual, salah satunya adalah dengan pemanfaatan data penjualan suku cadang kendaraan roda empat. Pada penelitian ini menggunakan data mining dengan algoritma apriori, sehingga nanti hasilnya dapat digunakan untuk pengembangan peningkatkan penjualan dan pemasaran produk suku cadang kendaraan roda empat serta mengetahui pola pembelian produk suku cadang kendaraan roda empat. Apriori adalah salah satu algoritma dalam data mining yang paling terkenal dalam menemukan pola data atau pola kemunculan/frekuensi data. Biasa algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola pembelian pelanggan pada suatu minimarket berdasarkan transaksi pembelian. Hasil dari penelitian ini adalah jika membeli “Filter Solar Bawah” maka akan membeli “Filter Solar Atas” dengan nilai support 26% dan nilai confidence 81,25%. Jika membeli “Kampas Rem Depan” maka akan membeli “Kampas Rem Belakang” dengan nilai support 24% dan nilai confidence 80%. Jika membeli “Baut Setelan Klep” maka akan membeli “Mur Setelan Klep” dengan nilai support 26% dan nilai confidence 72,22%. Jika membeli “Wiper” maka akan membeli “Wiper Arm” dengan nilai support 30% dan nilai confidence 71,43%. Serta Timbul Jaya Motor dapat mengatur strategi penjualan kedepannya dengan 4 rule yang di peroleh dari data Transaksi yang di proses menggunakan algoritma apriori.