Penerapan Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori pada Data Transaksi Pos Retail untuk Mendukung Strategi Penjualan
Keywords:
Apriori Algorithm, Data Mining, Interactive Dashboard, Market Basket Analysis, RetailAbstract
Increasing competition in the retail industry requires businesses to understand customer purchasing patterns to support more effective decision-making. This study applies Market Basket Analysis (MBA) using the Apriori algorithm to identify product associations and generate data-driven marketing recommendations. The research follows the CRISP-DM methodology, consisting of business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment stages. The dataset was obtained from the Retail POS Basket Data on Kaggle, comprising 1,991 unique transactions and 68 product categories. The analysis results indicate that a minimum support of 0.2% and a minimum lift of 1.0 produced 2,370 frequent itemsets and 1,974 association rules. The strongest rule identified was {Energy Drink, Fish} -> {Potato}, with a confidence value of 66.7% and a lift value of 9.69. Furthermore, the resulting association rules were implemented in an interactive Streamlit-based dashboard. The findings demonstrate that Market Basket Analysis can provide valuable insights to support marketing strategies and improve sales performance in the retail sector.
References
Bagaskara, S. R., & Bangkalang, D. H. (2023). Analisis dan implementasi Market Basket Analysis (MBA) menggunakan algoritma Apriori dengan dukungan visualisasi data. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 4(4), 612–620.
Brighton, K., & Hariyanto, S. (2024). Penerapan metode Market Basket Analysis dengan algoritma Apriori pada toko ritel elektronik. bit-Tech, 7(1), 37–46.
Fadillah, R., Qadriah, L., & Rizal, M. (2023). Market Basket Analysis data mining untuk mengetahui pola penjualan pada Cerry Mart Beureunueun menggunakan algoritma Apriori. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi, 1(1), 1–6.
Fatahillah, R., & Wibowo, A. (2023). Analisis data transaksi (Market Basket Analysis) penjualan vape menggunakan algoritma Apriori berbasis website. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2(2), 901–908.
Hermawan, A., Wicaksono, B., Ahmadjayadi, T., Prakasa, B. S., & Aruan, J. D. (2024). Implementasi algoritma Apriori pada Market Basket Analysis terhadap data penjualan produk supermarket. ALGORITMA: Jurnal Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa, 2(5), 95–105.
Ismasari, Ramadhan, M., & Hadikristanto, W. (2020). Analisis tingkat pembelian konsumen dengan algoritma Apriori. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(1), 75–84.
Lewis, A., Zarlis, M., & Situmorang, Z. (2021). Penerapan data mining menggunakan task Market Basket Analysis pada transaksi penjualan barang di AB Mart dengan algoritma Apriori. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(2), 676–681.
Mustofa, N. M., Alfarisi, A. M., & Tholib, A. (2025). Penerapan algoritma Apriori untuk menentukan pola pembelian konsumen. JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer, 4(1), 11–30.
Nugraheni, W., & Nugroho, A. (2023). Penerapan metode Market Basket Analysis (MBA) dengan algoritma Apriori untuk menganalisis pembelian jajanan khas lebaran pada warung sembako di Toko Win. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 7(4), 636–643.
Purwati, N., & Karnila, S. (2023). Strategi peningkatan penjualan produk menggunakan Market Basket Analysis. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 13(2), 96–103.
Putra, E. D., Rifqo, M. H., & Hardianto, D. (2022). Implementasi algoritma Apriori pada Market Basket Analysis (MBA) aksesoris telepon seluler. Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi (J-KOMITEK), 2(2).
Ramadhani, N., Syahroni, A. W., Supikar, A., & Zumann, W. (2020). Penerapan Market Basket Analysis menggunakan metode Multilevel Association Rules dan algoritma ML_T2L1 pada data order PT. Unirama. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 4(2), 261–274.
Ridho, A. N., Masa, A. P. A., & Widagdo, P. P. (2024). Implementasi Market Basket Analysis pada data penjualan CV. XYZ menggunakan algoritma FP-Growth. JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), 12(3), 1985–1994.
Rizaldi, D., & Adnan, A. (2021). Market Basket Analysis menggunakan algoritma Apriori: Kasus transaksi 212 Mart Soebrantas Pekanbaru. Jurnal Statistika dan Aplikasinya, 5(1), 31–40.
Safitry, D. L., Rosianti, N., Divayaning, E., Zidan, H., Arnecia, Z. J., Paryudi, I., Veritawati, I., & Nursari, S. R. C. (2025). Analisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma Apriori untuk menentukan strategi pemasaran produk di toko retail X. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(1), 505–511.
Setyorini, S. G., Sari, E. K., Elita, L. R., & Putri, S. A. (2021). Market basket analysis with K-Means and FP-Growth algorithm as Citra Mustika Pandawa Company. Journal of Applied Informatics and Computing, 5(1), 1–8.
Simanjuntak, A. C., Sitanggang, M. E., Cahyani, M. I., & Syahputri, N. (2024). Penerapan metode data mining Market Basket Analysis terhadap data penjualan produk pada Toko Iblite Luxury menggunakan algoritma Apriori. BRIDGE: Jurnal Ilmiah Teknik, 2(3), 62–74.
Thariq, A. (2023). Implementasi Market Basket Analysis menggunakan algoritma Apriori pada data penjualan buku. Jurnal Kolaboratif Sains (JKS), 6(3), 154–163.
Umar, E., Manongga, D., & Iriani, A. (2022). Market Basket Analysis menggunakan association rule dan algoritma Apriori pada produk penjualan Mitra Swalayan Salatiga. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(3), 1367–1377.
Widodo, A. A., & Fachrudin, I. A. (2022). Prediksi itemset promosi penjualan menggunakan metode Market Basket Analysis. KONVERGENSI, 18(1), 18–24.
Workspace, A. N. K. S. (2025). Retail POS dataset for Market Basket Analysis. Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/arunsworkspace/retail-pos-dataset-for-market-basket-analysis
