Analisis Performa Penjualan dan Prediksi Omzet dengan Pendekatan Market Basket Analysis Berbasis Data Analytics

Authors

  • Jilang Ramadhani STMIK AMIK RIAU
  • Lusiana Efrizoni Universitas Sains dan Teknologi Indonesia
  • Helda Yenni Universitas Sains dan Teknologi Indonesia
  • Fransiskus Zoromi Universitas Sains dan Teknologi Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.33022/ijcs.v14i2.4788

Keywords:

market basket analysis, apriori, retail, Regresi Linear, prediksi omzet, data analytics

Abstract

Pesatnya perkembangan bisnis ritel menuntut strategi pemasaran berbasis data untuk meningkatkan performa penjualan dan omzet. Penelitian ini menggunakan Market Basket Analysis (MBA) dengan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen dan Regresi Linear Sederhana untuk memprediksi omzet berdasarkan jumlah transaksi harian. Data transaksi Alfamart Wingky Mart periode Maret–September 2024 dianalisis guna menemukan hubungan antar produk serta tren penjualan. Hasil MBA menunjukkan kombinasi produk Bimoli, Gula, dan Tepung memiliki support 42.16% dan confidence 99.37%, yang dapat dimanfaatkan untuk strategi pemasaran. Model regresi menghasilkan R² sebesar 35.65%, menunjukkan hubungan antara jumlah transaksi dan omzet, meskipun masih terdapat faktor lain yang berpengaruh. Penelitian ini memberikan wawasan strategis bagi bisnis ritel dalam optimasi tata letak produk, promosi bundling, serta peningkatan omzet berbasis analisis data.

Downloads

Published

15-04-2025