Abstract:
Perkembangan industri kosmetik di Indonesia menunjukkan peningkatan yang pesat, salah satunya ditunjukkan oleh merek Emina yang berada di bawah naungan PT. Paragon Technology and Innovation. Persaingan yang semakin ketat menuntut perusahaan untuk dapat memahami pola perilaku konsumen sehingga strategi pemasaran dapat lebih tepat sasaran. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Association Rule Mining, yaitu teknik data mining yang mampu menemukan keterkaitan antarproduk berdasarkan pola transaksi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori dalam membangun sistem prediksi pemasaran produk Emina berbasis web. Data transaksi penjualan yang diperoleh dari PT. Paragon Technology and Innovation diolah menggunakan tahapan preprocessing, perhitungan support dan confidence, hingga menghasilkan aturan asosiasi (association rules) yang relevan. Sistem berbasis web ini dirancang agar pihak perusahaan dapat dengan mudah mengakses hasil analisis dan rekomendasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga mendukung pengambilan keputusan dalam strategi promosi dan penempatan produk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu menghasilkan aturan asosiasi dengan nilai support dan confidence yang signifikan, sehingga pola keterkaitan antarproduk dapat dipetakan dengan baik. Implementasi sistem berbasis web ini memberikan manfaat berupa efisiensi dalam analisis data penjualan serta mendukung peningkatan efektivitas pemasaran produk Emina.
