Analisis Penjualan Produk Menggunakan Algoritma K-Means dan Apriori

Abstract

Distro Sextor merupakan industri di bidang pakaian dan fashion yang mengalami penurunan penjualan karena perlambatan ekonomi daerah serta masih belum pulihnya dari dampak pandemi. Oleh sebab itu diperlukan strategi untuk meningkatkan penjualan berbasis teknologi informasi. Penggunaan data mining dengan teknik clustering dan association rule dapat digunakan sebagai analisis penjualan produk di Distro Sextor dengan menemukan pola-pola yang terkait pada transaksi penjualan. Algoritma pada teknik clustering yang digunakan yaitu K-Means dan hasilnya terdapat 5 cluster yaitu 0,1,2,3,4. Cluster yang dipilih adalah cluster 0 karena memiliki jumlah transaksi terbanyak dengan kategori produk yang harganya lebih murah dan jenis produk yang paling sering terjual yaitu kaos, celana pendek, celana panjang, dan lainnya. Analisis ini dilanjutkan dengan teknik association rule yang menggunakan algoritma Apriori untuk menentukan keterkaitan antar produk pada transaksi. Hasilnya terdapat 5 rule dan 7 produk yang dapat direkomendasikan sebagai media promosi yaitu SE130, SE111, SE128, SE126, SE04, SE40, dan SE11.

Keywords

• Association Rule
• Apriori
• Clustering
• K-Means
• Penjualan