Penerapan Data Mining Pada Market Basket Analysis dengan Metode Algoritma Apriori Association Rules

Marked Basket Analisis (MBA) adalah salah satu metode dalam data mining yang bertujuan untuk menganalisis perilaku konsumen, yaitu dengan menganalisis produk yang biasanya dibeli bersamaan dengan produk lain berdasarkan data transaksi yang diambil dari data historis dari pembelian di toko atau supermarket. Dengan MBA, Data historis tersebut dapat diubah menjadi sebuah informasi yang berharga sehingga dapat mencapai strategi bisnis yang baik. MBA dapat diterapkan dengan berbagai macam algoritma, salah satunya adalah Algoritma apriori.
Dalam proses Algoritma Apriori akan dilakukan perhitungan support dan confidence dari tiap-tiap kombinasi barang yang memungkinkan. Kemudian, dibutuhkan juga adanya minimum support dan minimum confidence untuk menyeleksi kombinasi-kombinasi yang memenuhi syarat. Dari hasil ujicoba data yang telah dipartisi dapat diketahui bahwa dari beberapa partisi data yang telah di ujicoba ,mulai data 50 sampai 550 di dapatkan hasil, Semakin besar data maka akan banyak kombinasi barang yang tereliminasi, sehingga menghasilkan data kombinasi yang lebih efisien dan akurat, yaitu data 550 dengan rata-rata waktu proses 2-4 detik.