0425127201 - Hendang S. Rukmi, ST,, M.T. Dosen Pembimbing 1 JOSUA / 132016134 Penulis

Penentuan bundling produk yang tepat dapat dilakukan dengan menggabungkan beberapa produk yang memiliki tingkat hubungan yang kuat. Mencari tingkat hubungan yang kuat sangat penting untuk meningkatkan ketertarikan konsumen untuk membeli bundling produk tersebut. Untuk mencari tingkat hubungan setiap produk yang banyak dapat dilakukan dengan analisis keranjang pasar atau Market Basket Analysis (MBA). Dengan melakukan Market Basket Analysis dapat menghasilkan aturan asosiasi yang dapat dimanfaatkan sebagai pengetahuan kombinasi produk dengan tingkat hubungan yang kuat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari aturan asosiasi terhadap setiap produk yang memiliki tingkat hubungan yang akurat dan tinggi. Penelitian ini menggunakan dataset dari data transaksi penjualan Kaospedia tahun 2020. Data transaksi Kaospedia pada tahun 2020 memiliki data sebesar 216602 baris dengan 45 atribut.Metodologi yang digunakan merupakan penerapan dari metode association rule data mining yang dapat membantu untuk mencari tingkat hubungan dari dengan cara Market Basket Analysis (MBA). Pada penelitian ini algoritma yang digunakan merupakan algoritma apriori yang diterapkan terhadap dataset dengan minimum support sebesar 0,003 dan minimum confidence sebesar 0,8. Proses algortima aprioi terhadap dataset menghasilkan 15 aturan asosai dengan produk yang memiliki tingkat hubungan yang kuat. Hasil akhir dari proses algoritma terhadap dataset akan digunakan sebagai hasil yang dapat dijadikan sebagai rekomendasi bundling produk. Hasil penelitian ini berupa aturan asosiasi yang menyediakan informasi seberapa besar frekuensi pembelian dan kepercayaan konsumen dalam membeli produk tersebut yang dapat dimanfaatkan sebagai peningkatan penjualan produk dengan strategi marketing bundling produk. Kata kunci : Data Mining, Association Rule, Market Basket Analysis, Produk Bundling