Detail Cantuman

Persaingan yang ketat dalam industri ritel mengharuskan perusahaan untuk memiliki keunggulan kompetitif yang relevan, salah satunya melalui optimalisasi tata letak barang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengoptimalkan tata letak barang menggunakan algoritma Apriori dengan pendekatan Multilevel Association Rules. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola asosiasi antar item berdasarkan data transaksi, sementara pendekatan Multilevel memungkinkan analisis pada berbagai tingkat kategori produk secara hierarkis. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan mengolah data transaksi penjualan menggunakan minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi algoritma Apriori dengan Multilevel Association Rules dapat mengidentifikasi pola pembelian konsumen tidak hanya pada level produk individual, tetapi juga pada level kategori yang lebih tinggi. Pola asosiasi yang ditemukan kemudian diterjemahkan menjadi rekomendasi tata letak barang yang mengoptimalkan pengalaman berbelanja konsumen dan potensi penjualan. Pendekatan multilevel terbukti memberikan wawasan yang lebih komprehensif dibandingkan analisis asosiasi konvensional, karena mampu mengungkap hubungan antar produk pada berbagai tingkat kategori. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam penataan layout toko ritel untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan memaksimalkan peluang penjualan.