PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PENJUALAN PADA PRODUK SNACK MAKARONIMU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Authors

  • Mohamad Fathur Rozi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/wjn8v389

Abstract

Makaronimu merupakan UMKM yang bergerak di bidang penjualan makanan ringan di Kabupaten Madiun. Data transaksi penjualan yang dimiliki belum dianalisis secara optimal sehingga pemilik usaha belum mengetahui pola pembelian pelanggan dan kombinasi produk yang berpotensi untuk bundling. Penelitian ini menerapkan kerangka kerja Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan algoritma Apriori untuk menganalisis pola asosiasi antarproduk secara komputasional menggunakan Python. Data transaksi sebanyak 39.902 transaksi periode 02 Juni hingga 02 Desember 2025 dengan 9 jenis produk diproses melalui tahapan seleksi, preprocessing, transformasi, hingga penerapan algoritma Apriori dengan parameter minimum support 1% dan minimum confidence 5%. Hasil analisis menghasilkan 19 aturan asosiasi, di mana 5 aturan valid dengan lift ratio > 1,0. Aturan terkuat adalah Mie Crispy → Sepiral dengan lift ratio 1,4796, yang menjadi dasar rekomendasi strategi bundling produk bagi Makaronimu.

Keywords:

Apriori, Association Rule, Bundling, Data Mining, KDD, Market Basket Analysis

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] A. Damayanti, R. A. Putri, S. Teknologi, I. Komputer, U. Islam, and N. Sumatera, "Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pola Penjualan Beras," vol. 5, no. 4, pp. 903-911, 2024, doi: 10.47065/josyc.v5i4.5734.

[2] Z. Dinata, "Integrasi Algoritma Apriori dan K-Means untuk Optimalisasi serta Analisis Pola Pemasaran Suku Cadang Otomotif," Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 9, pp. 659-668, 2025, doi: 10.29408/edumatic.v9i3.31664.

[3] H. D. P. Violita Eka Putri, "Integrasi algoritma apriori dan k-means dalam analisis pola pembelian untuk meningkatkan strategi pemasaran," vol. 10, no. 1, pp. 409-423, 2025.

[4] F. A. Saputra and A. Iskandar, "Data Mining Penerapan Asosiasi Apriori Dalam Penentuan Pola Penjualan," vol. 4, no. 4, pp. 778-788, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4043.

[5] M. B. Anggreani Sapitri, Nur Elisya, Nirwan Maulana Mustafa, "Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Minat Customer Parfume Dari Riwayat Data Penjualan," vol. 7, no. 1, pp. 11-20, 2022.

[6] Muhammad Fauzul Azmi Nasution, "Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pola Penjualan Herbal Menggunakan Algoritma Apriori Pada Toko Barokah," STIKOM Tunas Bangsa, 2022. [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/skripsi/index.php/2022/article/view/59

[7] S. A. S. Syahputra, "Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Apriori Berbasis WEB," 2023.

[8] M. Arifin, "Implementasi Data Mining Pada Prediksi Pemesanan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kimia Farma)," J. Pelita Inform., vol. 8, no. 3, pp. 353-356, 2020.

[9] D. S. Oktavia, N. Hanifah, C. A. Fatihah, and S. T. Febriyanti, "Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Implementasi Aturan Asosiasi untuk Rekomendasi Produk Pakaian Wanita menggunakan Algoritma Apriori," vol. 6, no. 2, pp. 138-146, 2025.

[10] I. A. Ashari, A. Wirasto, and D. N. Triwibowo, "Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail Implementation of Market Basket Analysis with Apriori Algorithm for Retail Business Income Analysis," vol. 21, no. 3, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.

[11] H. R. Wijaya and D. Lianda, "Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dalam Menentukan Persediaan Barang," vol. 5, no. 1, pp. 427-433, 2025.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 1 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PENJUALAN PADA PRODUK SNACK MAKARONIMU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 403-411. https://doi.org/10.29407/wjn8v389