IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENETAPANSTRATEGI PENJUALAN MENGGUNAKAN ASSOCIATIONRULE DI DIGIZONE CLOTHING YOGYAKARTA - Ariesta Damayanti, S.Kom., M.Cs. (STMIK AKAKOM, 2021)
Mulai dari tahun 2018 pebisnis online terus meningkat dari sebelumnya 1,6% menjadi 3,1% dari populasi Indonesia dikutip dari Kominfo. Hal ini dapatberdampak positif bagi dunia TIK untuk terus meningkatkan kinerja mereka untukmengembangkan semua lini yang berada di sistem perputaran bisnis online.Digizone Clothing adalah salah satu distro hobby yang berada diYogyakarta. Setiap transaksi pasti menghasilkan data penjualan. Akan tetapi belumdapat memaksimalkan permanfaatan data tersebut. Data transaksi penjualan hanyadisimpan tanpa dilakukan analaisis lebih lanjut.Diperlukan suatu sistem untukmenganalisis data transaksi penjualan dengan menggunakan data mining sebagaisuatu tekhnis analisis data yang dapat membantu distro untuk memperoleh pola polapenjualan dalam membantu distro tersebut untuk menentukan promo bundling.Algoritma yang digunakan sebagai proses utama dari analisis database adalahalgoritma apriori dengan menggunakan minimum support, minimum confidence,frequent itemset dan data transaksi untuk menemukan aturan asosiasi.Percobaan menggunakan 500 data transaksi dari bukan Januari sampaiDesember tahun 2019.Pengujian menggunakan minimum support 10% danminimum confidence 40%. Jika aturan minimum confidence kurang dari 40% makaaturan tidak memenuhi standard yang diinginkan, dengan itu dapat diterapkanstrategi untuk promo bundling.Kata kunci : Algoritma Apriori, Data mining, Digizone Clothing, Pola Pembelian