Mengetehui pola peminatan produk sangat penting bagi pelaku usaha. Hal ini terjadi untuk
mencegah terjadinya kelebihan persediaan barang yang dapat memicu kerugian suatu usaha.
Dalam menentukan stok barang yang sesuai, toko Ayysee Collection memerlukan metode
efektif dalam peminatan produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan produk yang
dijual dan mengetahui pola penjualan produk berdasarkan riwayat stok barang penjualan. Data
yang diperoleh diolah dengan Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM).
Penilitian ini menggunakan RFM sebagai inputan untuk proses K-Means clustering
menggunakan Rapidminer. Hasil K-Means clustering menggunakan Rapidminer mendapatkan
tiga kategori produk, yakni kategori produk yang paling diminati 4 produk, cukup diminati 12
produk, dan kurang diminati 8 produk. Penentuan pola penjualan berdasarkan produk yang
terjual menggunakan metode Apriori. Dengan syarat minimum support 10% dan confidence
45% didapatkan 3 kombinasi. Kombinasi pertama dengan confidence 63%. Kombinasi kedua
dengan confidence 55%. Sedangkan Kombinasi ketiga dengan confidence 51%. Hasil dari
penelitian ini bisa dimanfaatkan agar owner Ayysee Collection bisa mengetahui produk mana
yang harus di prioritaskan serta produk mana yang perlu diperbaiki atau dihentikan produksinya.
Serta hasil dari pola penjualan bisa bermanfaat untuk owner yang nantinya akan dibuatkan
promo bundling pada produk yang dijual.
Kata Kunci: Apriori, Clustering, CRISP-DM, K-means, Pola penjualan, RFM,
Rapidminer.