Analisis Association Rules dalam Strategi Penjualan di Foodcourt Politeknik Negeri Sriwijaya

Abstract

Implementasi data mining menjadi tren dalam mengekstrak data yang menjadi informasi baru dimana  dapat memberikan rekomendasi bagi kebijakan suatu organisasi, yang disebut dengan Knowledge Discovery of Database (KDD). KDD dapat diimplementasikan dalam berbagai sektor, salah satunya adalah Foodcourt Politeknik Negeri Sriwijaya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat strategi pemasaran dengan menggunakan penentuan posisi gerobak berdasarkan perilaku pelanggan, yang akan membantu manajemen dalam meningkatkan penjualan. Analisis data menggunakan Association Rules dengan Algoritma A Priori. Tahapan analisis dimulai dengan Seleksi Data berdasarkan transaksi penjualan harian; Pemilihan Data dengan memilih data item barang yang dijual berdasarkan gerobak; Transformasi Data dengan mengubah data penjualan item barang menjadi dummy variable; Proses Data Mining; dan Interpretasi Data. Analisis data transaksi yang digunakan selama periode 3 bulan mulai dari tanggal 01 Mei 2019 – 31 Juli 2019, dengan sebanyak 153.401 record data dan 13 gerobak. Hasil akhir dari penelitian ini adalah strategi penjualan dengan rekomendasi posisi tenant di Foodcourt Politeknik Negeri Sriwijaya yang terdiri dari 2  rules dengan tingkat confidence 90%

Kata Kunci : Association Rules, Data Mining, Strategi Marketing, Algoritma A Priori