Ekstraksi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Sebagai Dasar Strategi Penjualan Mini Market Maharaja

Authors

  • Johan Dharmawan Universitas Wiraraja
  • Iddrus Universitas Wiraraja
  • Arda Gusema Susilowati Universitas Wiraraja

DOI:

https://doi.org/10.30736/jt.v18i2.1372

Keywords:

Data Mining, Apriori, FP-Growth, Mini Market, Penjualan

Abstract

Penelitian ini bertujuan menggali pola pembelian konsumen untuk menentukan strategi promosi dan pemberian diskon yang lebih tepat sasaran di Mini Market Maharaja melalui pendekatan data mining. Data yang dianalisis berasal dari transaksi penjualan selama dua bulan, yaitu September dan Oktober 2024, dengan total 2.502 transaksi yang mencakup 582 jenis produk.Proses penemuan aturan asosiasi dilakukan menggunakan algoritma Apriori yang dioptimalkan dengan pendekatan FP-Growth agar proses komputasi menjadi lebih cepat. Evaluasi model dijalankan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan parameter minimum support sebesar 80% dan minimum confidence sebesar 90%. Hasil analisis menunjukkan beberapa aturan asosiasi yang kuat. Temuan tertinggi mengindikasikan bahwa apabila konsumen membeli Botol Vema dan Susu Bendera Kental Manis, maka terdapat kemungkinan sebesar 90% mereka juga akan membeli Cleo Botol Tanggung, Rokok Ecer, Teh Kotak, dan Lotte Toppo. Selain itu, pembelian Rokok Gajah Baru memiliki hubungan sebesar 85% dengan pembelian Botol Vema, Cleo Botol Tanggung, Waffle Choco, serta Teh Kotak.Pola-pola yang ditemukan ini dapat dimanfaatkan secara langsung oleh manajemen sebagai dasar dalam penataan produk yang saling berkaitan serta dalam penyusunan paket promosi atau bundling guna meningkatkan penjualan secara optimal.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Assidiq, M. N., dkk. (2026). Market Basket Analysis dengan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Ritel Modern. Journal of Systems Engineering and Management, 5(1).

Citra Dewi, L., Irawan, E., & Sormin, R. K. (2022). Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Mining Penjualan di Alfamart Berastagi. FATIMAH: Penerapan Teknologi Dan Sistem Komputer, 1(1), 1–10. https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/fatimah/index

Iddrus, & Fauzi Helmi. (2023). Analisis dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Wiraraja . JUSTIFY: Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy, 2(1), 1–11. https://doi.org/10.35316/justify.v2i1.3205

Iddrus, I., Wulansari, D., & Dharmawan, J. (2024). Penerapan Data Mining Dalam Mencari Pola Asosiasi Data Tracer Study Menggunakan Algoritma Fp-Growth (Study Kasus Upt. Pusat Layanan Karir Universitas Wiraraja). Jurnal Teknika, 16(1), 1–6. https://doi.org/10.30736/jt.v16i1.1173

Kurniati, N., & Rukhviyanti, N. (2025). Minimarket Sales Optimization: Implementation of FP-Growth and MongoDB With Python. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 10(1).

Kurniawan, R., & Yusuf, R. (2023). Penerapan Metode Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi. EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi, 10(2), 514–528. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v10i2.786

Parinduri, R. D. (2026). Analisis Pola Pembelian Konsumen di Minimarket Menggunakan Algoritma FP-Growth Berbasis Data Transaksi. REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 10(1), 216–223.

Permana, R. A., Arsi, P., & Subarkah, P. (2024). Penerapan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk Spare Part Mobil.Journal of Technology and Informatics (JoTI),6(1), 8-16. DOI: https://doi.org/10.37802/joti.v6i1.597

Prasetyo, F., & Hasugian, H. (2024). Analisis pola pembelian produk makanan menggunakan algoritma FP-Growth untuk strategi penjualan.IDEALIS: InDonEsiA journaL Information System,7(1), 11-20. https://doi.org/10.36080/idealis.v7i1.3085

Puspitasari, D., Yanuarti, R., & Ayun, Q. (2024). Implementasi Market Basket Analysis (MBA) Menggunakan Algoritma FP-Growth Dalam Transaksi Penjualan. Jurnal Smart Teknologi.

Putra, A. D., Rahmania, R., Al Mugni, A., & Tambunan, M. (2023). Penerapan Market Basket Analysis Minimarket Circle-K Untuk Mengetahui Pola Pembelian Konsumen. Journal of Operation System, 1(2), 77–83.

Rahman, I. F., & Riana, D. (2025). Market Basket Analysis untuk Penjualan Retail: Perbandingan Akurasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Berbasis CRISP-DM. Jurnal Algoritma, 22(1), 468–479.

Safitrie Sasonoputri, F., & Wahyusari, R. (2022). Penerapan Algoritma Apriori Untuk Pola Pembelian. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ, 7(3), 285–290.

Salsabila, N., Sulistiyowati, N., & Padilah, T. N. (2022). Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth. Journal of Applied Informatics and Computing, 6(2), 120– 128. https://doi.org/10.30871/jaic.v6i2.418

Sihombing, L. K., Tugiono, T., & Sari, U. F. (2022). Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(3), 228. https://doi.org/10.53513/jursi.v1i3.528

S. -R. Yan, S. Pirooznia, A. Heidari, N. J. Navimipour and M. Unal, "Implementation of a Product-Recommender System in an IoT-Based Smart Shopping Using Fuzzy Logic and Apriori Algorithm," in IEEE Transactions on Engineering Management, vol. 71, pp. 4940-4954, 2024, doi: 10.1109/TEM.2022.3207326

Suardi, C. F., Hasyrif, S. Y., & Sunardi, S. (2023). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Pada Toko Berbasis Desktop. Jurnal Tekno Kompak, 17(1), 136–146. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/2148%0Ahttps://ejurnal.t eknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/download/2148/1122

S. Yang, "Research and Application of Improved Apriori Algorithm to Electronic Commerce," 2012 11th International Symposium on Distributed Computing and Applications to Business, Engineering & Science, Guilin, China, 2012, pp. 227-231, doi: 10.1109/DCABES.2012.51

Utama, K. M. R. A. U., Umar, R., & Yudhana, A. (2020). Penerapan Algoritma FP-Growth untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi Penjualan pada Toko KGS Rizky Motor. Jurnal DINAMIK, 25(1), 20–28. W. Thurachon and W. Kreesuradej, "Incremental Association Rule Mining With a Fast Incremental Updating Frequent Pattern Growth Algorithm," in IEEE Access, vol. 9, pp. 55726-55741, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3071777

Wulansari, Z., & Chulkamdi, M. T. (2022). Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Tata Letak Menempatkan Barang Dagangan “Toko Mekar Sari” Di Blitar. Generation Journal, 6(1), 45–57. https://doi.org/10.29407/gj.v6i1.16416

Wicaksono, H. C., Witarsyah, D., & Hamami, F. (2023). Analisis Penempatan Produk Retail dengan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma. E-Proceeding of Engineering, 10(3), 3128– 3137

Downloads

Published

2026-09-22

How to Cite

Dharmawan, J., Iddrus, & Arda Gusema Susilowati. (2026). Ekstraksi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Sebagai Dasar Strategi Penjualan Mini Market Maharaja. Jurnal Teknika, 18(2), 275–282. https://doi.org/10.30736/jt.v18i2.1372

Issue

Vol. 18 No. 2 (2026): SEPTEMBER

Section

Jurnal teknika

License

Copyright (c) 2026 Johan Dharmawan, Iddrus, Arda Gusema Susilowati

Creative Commons License

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

Jurnal Teknika dilisensikan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Anda bebas untuk:

 

  • Bagikan — salin dan distribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun
  • Beradaptasi — me-remix, mengubah, dan membangun materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial. Lisensi ini dapat diterima untuk Karya Budaya Bebas.

Pemberi lisensi tidak dapat mencabut kebebasan ini selama Anda mengikuti persyaratan lisensi.

  • Atribusi — Anda harus memberikan kredit yang sesuai, memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan. Anda dapat melakukannya dengan cara yang wajar, tetapi tidak dengan cara apa pun yang menunjukkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
  • ShareAlike — Jika Anda me-remix, mengubah, atau membangun materi, Anda harus mendistribusikan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti aslinya.
  • Tidak ada batasan tambahan — Anda tidak boleh menerapkan persyaratan hukum atau tindakan teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan apa pun yang diizinkan oleh lisensi.

 

Hak Cipta

Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

 

Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal di jurnal ini .

Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.

Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).

 

Jutnal teknika oleh Universitas Islam Lamongan berlisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Berdasarkan karya di https://jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index

Similar Articles

<< < 3 4 5 6 7 8 

You may also start an advanced similarity search for this article.