// <![CDATA[MARKET BASKET ANALYSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN PRODUCT BUNDLING]]> 120110201 - Yusuf Miftahuddin, S.Kom., MT. Dosen Pembimbing 1 TSABIT / 152019049 Penulis
Kementerian Perindustrian Republik Indonesia (KPRI) menyatakan bahwa sektor industri makanan dan minuman berkontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia dengan persentase sebesar 34,95%, nilai tersebut merupakan nilai tertinggi dibandingkan dengan sektor industri lainnya. Perusahaan nasional maupun multinasional yang ingin tetap bertahan dalam meraih pangsa pasar harus memiliki sebuah competitive advantage (keunggulan bersaing). Salah satu cara untuk dapat meraih competitive advantaga yaitu dengan menggunakan strategi product bundling, yaitu dengan mengelompokkan beberapa produk menjadi satu paket dengan harga tertentu. Berkaitan dengan permasalahan, maka dilakukan penelitian analisis keranjang belanja (MBA) menggunakan algoritma Apriori dalam menentukan product bundling. Tujuan penelitian adalah menemukan rules kombinasi itemsets berdasarkan nilai minimum support 7% atau 0,07 dan minimum confidence 30% atau 0,30 serta mengukur validasi setiap rules-nya menggunakan lift untuk mendapatkan aturan yang valid sebagai penentuan product bundling. Data yang digunakan sebagai objek penelitian merupakan dataset groceries mencakup 38.765 baris transaksi dan 167 jenis item berbeda yang kemudian dilakukan proses transformasi data dengan menggabungkan atribut memberID dan itemName. Hasil penelitian diperoleh 54 rules yang memiliki nilai lift > 1 dengan tingkat dukungan yang paling tinggi adalah 19,13% dan tingkat kepercayaan yang paling tinggi adalah 59,70%. Item {whole milk} memiliki sebanyak 18 item consequents, artinya item {whole milk} adalah tambahan item yang sering dibeli pelanggan, sehingga dapat dijadikan sebagai strategi bundling guna meningkatkan pemasaran dan penjualan produk.