Analisis Paket Penjualan pada Kedai Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
Kata Kunci:
Association rule mining, Algoritma Apriori, kedai kopi, bundling produkAbstrak
Industri kopi di Indonesia mengalami ekspansi pesat dan kompetisi sengit, mendorong Usaha Kecil dan Menengah (UKM) menerapkan strategi penjualan berbasis data, seperti product bundling, untuk meningkatkan nilai transaksi. Namun, banyak pelaku usaha masih menentukan paket berdasarkan intuisi, bukan analisis data pembelian10. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan association rule mining melalui Algoritma Apriori guna meneliti dan mengidentifikasi pola penjualan produk di Kedai Kopi X, menyediakan fondasi strategis untuk paket menu dan promosi yang lebih terarah. Metode kuantitatif menggunakan Algoritma Apriori diterapkan pada 100 data transaksi harian (04 Agustus 2025) Kedai Kopi X. Dengan menggunakan parameter minimum support 75% dan confidence 60\%, studi ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang terdiri dari 2-itemset, 3-itemset, dan menghasilkan total 79 aturan asosiasi yang signifikan. Temuan utama menunjukkan bahwa aturan terkuat adalah Croissant ⇒ Matcha_Latte dengan confidence 100%, lift 1.13, dan conviction 8.89, mengindikasikan bahwa setiap pembelian Croissant selalu diikuti dengan pembelian Matcha Latte. Hasil ini dapat dimanfaatkan untuk menyusun strategi product bundling dan promosi yang efektif.
##submission.downloads##
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Prosiding Seminar Nasional Amikom Surakarta

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
