Implementasi algoritma apriori untuk meningkatkan pola penjualan barang (studi kasus: Toko Depo Teguh)

Sebuah proses perencanaan yang mencakup penentuan barang dipertimbangkan dengan kendala yang mungkin terjadi, sehingga saat pelaksanaan proyek tidak bermasalah dengan ketersediaan material yang dibutuhkan. Data yang digunakan adalah data transaksi Bahan Bangunan Toko Depo Teguh. Pengumpulan Data menggunakan teknik wawancara untuk mengambil data primer. Algoritma apriori menggunakan catatan frekuensi karakteristik yang sebelumnya dianggap untuk teknik catatan tambahan. Seperangkat aturan apriori menentukan kemampuan dengan mencari dukungan minimal dan kepercayaan minimal. Dukungan adalah nilai persentase kombinasi elemen dalam analisis data database pada memori Depo Teguh dengan algoritma apriori dimulai dengan pengumpulan data yang akan dianalisis, kemudian dengan algoritma apriori dengan bantuan Microsoft dan dianalisis. Hasil perhitungan dilakukan untuk memprediksi hasil penjualan barang dengan Metode Algoritma Apriori. Hasilnya dapat membantu dalam mengelola data transaksi penjualan. Berdasarkan aturan asosiasi terlihat bahwa item yang paling laris adalah Toba Panel dan Starlight Dish Rack diperoleh jumlah Support sebesar 60% dan Confidence sebesar 75%.