Penerapan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penjualan Paket Lipstik

Abstract

Industri kosmetik telah mengalami perubahan besar selama pandemi COVID-19, dimana konsumen lebih memilih produk perawatan kulit daripada produk dekoratif seperti bedak, lipstik, dan parfum. Hal ini menjadi tantangan bagi PT Titian Citra Kharisma yang merupakan perusahaan bisnis yang bergerak di dalam bidang kosmetika untuk gesit dalam menentukan strategi yang tepat agar dapat terus bertahan. Permasalahannya adalah, pada saat ini semua transaksi penjualan lipstik Kamalia Lip matte tersimpan rapi dalam dokumen Microsoft Excel dan belum diolah menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dalam menentukan strategi yang tepat agar dapat meningkatkan omzet penjualan. Sehingga penelitian ini menerapkan metode association rule dengan algoritma Apriori menggunakan kumpulan data penjualan lipstik pada produk Kamalia Lip Matte, untuk menemukan informasi berupa rekomendasi penjualan paket lipstik sesuai varian yang paling diminati oleh konsumen. Tujuan penelitian ini adalah menemukan dan memberikan rekomendasi paket lipstik untuk meningkatkan penjualan produk Kamalia Lip matte serta dapat membantu dalam pengelolaan stok produk. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak Weka. Algoritma Apriori menggunakan nilai minimum support sebesar 0.04 dan nilai minimum confidence sebesar 0.27. Kesimpulan dari penelitian ini adalah menggunakan algoritma apriori ditemukan informasi berupa Rekomendasi penjualan paket lipstik dari berbagai varian Kamalia Lip matte yang ada, dimana terdapat 2 (dua) kombinasi item yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan yaitu: dengan confidence sebesar 28,16% jika membeli varian soft pink maka akan membeli varian soft brown; dan dengan confidence sebesar 31,10% jika membeli varian fierce red maka akan membeli varian soft pink.