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Der Citra Utama Store ist ein Einzel- und Großhandelsgeschäft, das darauf abzielt, die Bedürfnisse der örtlichen Bevölkerung für ihren täglichen Haushaltsbedarf zu decken. Das Problem liegt in der Schwierigkeit, die Verbrauchereinkaufsgewohnheiten für Produkte im Laden zu identifizieren, sowie in der Ineffizienz des Lagerplatzierungssystems. In einer wettbewerbsintensiven Geschäftsumgebung ist es entscheidend, Informationen zu erhalten, die uns helfen können, unser Geschäft zu entwickeln. Eine solche Informationsquelle ist die Verkaufsaufzeichnungshistorie. Durch die Anwendung von Data Mining mit dem Apriori-Algorithmus und assoziativen Regeln können wir Verkaufsdaten extrahieren, um Informationen abzuleiten, die zur Identifizierung häufiger Artikelsätze verwendet werden können, die dann analysiert werden können, um Produkte zu bestimmen, die häufig zusammen verkauft werden, die beliebtesten Artikel und Kundenpräferenzen. Die Analyse der aus der Apriori-Algorithmusberechnung gebildeten Assoziationsregeln ergab das Muster der höchsten Artikelsatzkombination, nämlich EIER → AQUA GLN, mit einem Support-Wert von 2,84 % und einem Konfidenzwert von 34,13 %. Durch Festlegung eines minimalen Supports >1,5 % und eines minimalen Vertrauens >30 % kann diese Forschung dem Geschäft helfen, Verkaufsstrategien zu entwickeln und die Lagerbestände zu verwalten sowie Assoziationsregeln aufzudecken, die als Einkaufsgewohnheiten von Verbrauchern verwendet werden können.
Triyanto et al. (Do,) untersuchten diese Frage.