TEKNIK ASOSIASI DATA MINING SEBAGAI AKSI BISNIS DALAM MENCIPTAKAN VARIAN PRODUK BARU

Abstract

Dalam melakukan strategi pemasaran produk perlu data informasi acuan agar promosi dapat dilakukan dengan tepat sasaran, seperti contoh dengan mencari ratio pembelian antara beberapa produk pada toko pizza. Penelitian ini menggunakan penerapan metode association rule dan algoritma apriori pada dataset transaksi pembelian pada restoran untuk membantu membuat kandidat kombinasi antara beberapa produk dalam kaitannya dengan kombinasi varian pada satu produk bagi pelanggan. Teknik data mining  menggunakan raw data transaksi, dan ditentukan nilai support minimum adalah 20% dan 10% serta nilai confidence minimum 60% dengan pengolahan data menggunakan Python versi 3.9. Algoritma apriori dapat menghasilkan aturan asosiasi sebagai aksi bisnis dalam menciptakan produk kombinasi varian toping pada restoran pizza berdasarkan nilai support dan confidence minimum. Hasil rekomendasi didapatkan pada saat ambang batas 20% memberikan rekomendasi pizza jenis vegetarian saja, sedangkan saat nilai ambang batas diterapkan 10%, rekomendasi yang diberikan bukan hanya jenis vegetarian saja. Nilai terbaik untuk jenis pizza vegetarian didapatkan untuk pasangan toping Red Peppers dengan Tomatoes dengan skor lift sebesar 1.440581, dan nilai lift terkecil adalah toping Tomatoes dan Garlic dengan skor lift 1.207387, serta kombinasi ketiga toping tersebut. Sedangkan untuk jenis non vegan memiliki nilai lift ratio terbesar yaitu >2 dengan toping Chicken dan Tomatoes dengan Red Peppers, dan kombinasi antara ketiga toping tersebut.