Analisis Pola Beli Customers dengan Data Mining Menggunakan Metode Market Basket Analysis Pada Multiple-store Environment (Studi Kasus: Toko Retail Pamela, Yogyakarta)

Abstract

Pamella Grup memiliki komitmen dalam menjaga loyalitas customer. Untuk tujuan ini dibutuhkan analisis keranjang belanja pada Pamella Tiga Supermarket dan Pamella Empat Supermarket. Salah satu algoritma yang berlaku dalam aturan asosiasi adalah algoritma apriori. Algoritma Apriori merupakan algoritma yang paling unggul dalam frequent itemsets, selain itu algoritma ini juga lebih konsisten untuk output yang dihasilkan. Dari dataset transaksi customer pada Pamella Tiga Supermarket dan Pamella Empat Supermarket dalam dua minggu sebanyak 61.983 item untuk Pamella Tiga Supermarket dan 40.936 untuk Pamella Empat Supermarket. Hasil dari algoritma apriori menunjukkan 53 rules pembelian pada Pamella Tiga Supermarket dan 40 rules pembelian pada Pamella Empat Supermarket, aturan ini didapatkan berdasarkan nilai confidence sebesar 50% dan nilai support 0,1%. Dari seluruh rule yang dihasilkan pihak manajemen Pamella Tiga Supermarket dan Pamella Empat Supermarket dapat melakukan strategi penjualan yang sama.