Penerapan Association Rules Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Toko Harmoni Menggunakan Algoritma FP-Growth

Sunarto Sunarto; Siti Syahrifah  Nuraini; Irene  Khatarina; Fingki Tambunan

Penulis

Sunarto Sunarto Institut Teknologi Batam
Siti Syahrifah Nuraini Institut Teknologi Batam
Irene Khatarina Institut Teknologi Batam
Fingki Tambunan inttitute Teknologi Batam

Kata Kunci:

Analisis, penjualan, pengembangan strategi perusahaan, konsumen, data produk.

Abstrak

Toko kelontong merupakan salah satu jenis usaha berskala mikro, keuntungannya yaitu tidak terlalu jauh dari permukiman warga sehingga lebih mudah untuk dijangkau. Namun di tengah gemparan usaha retail yang semakin meluas, toko kelontong mempunyai tantangan untuk tetap bertahan dan bersaing. Strategi yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan data penjualan menggunakan algoritma FP Growth yang merupakan alternatif algoritma untuk menentukan data yang paling sering muncul dalam sebuah kumpulan data. Mengunakan algoritma FP Growth dengan nilai minimum support 0.1 dan nilai confidence 0.8 dapat ditemukan 2 kombinasi produk yang paling sering dibeli bersamaan di toko Harmoni adalah rokok dengan perlengkapan mandi dan perlengkapan anak dengan produk kecantikan tubuh & wajah.

Referensi

Rusnandi, Suparni dan A. B. Pohan, "Penerapan Data Mining untuk Analisis Market Basket dengan Algoritma FP-Growth pada Pasar Tohaga," Janapati, vol. 9, no. 1, 2020.

D. Rusdiman dan A. Setiyono, "Algoritma FP-Growth dalam Penempatan Lokasi Barang di Gudang PT. XYZ," Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, vol. 4, no. 1, 2018.

Erwin, "Analisis Market Basket dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth," Jurnal GENERIC, vol. 4, no. 2, 2009.

L. Vu dan G. Alaghband, "Novel Pararllel method for Association rule mining on multicore shared memory systems," Pararel Computing, vol. 40, no. 10, pp. 768 - 785, 2014.

A. Bhandari, A. Gupta dan D. Das, "Improvised Apriori Algorithm Using Frequent Pattern Tree for Real Time Applications in Data Mining," Procedia Computer Science, vol. 46, pp. 644 - 651, 2015.

J. Han, M. Kamber dan j. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Waltham: Elsevier, 2012.

P. Harrington, Machine Learning In Action, United States of America: Manning Publications, 2012.

E. Turban, J. E. Aronson dan T. Peng-Liang, Decision Support Systems dan Intelligent Systems Jilid I Edisi 7, Yogyakarta: Andi, 2005.

U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth dan R. Uthurusamy, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, American Association for Artificial Intelligence, 1996.

C. Malone, E. S. d. Paula, M. Gallimberti, B. L. Batista, M. Gallimberti, E. S. D. Paula dan C. Maione, "Comparative study of ddata mining techniques for the authentication of organic grape juice based on ICP-MS Analysis," Expert Systems with Applications: An International Journal, vol. 49, no. C, pp. 60 - 73, 2016.

Dio, Rafi, Aulia Agung Dermawan, and Dimas Akmarul Putera. "Application of Market Basket Analysis on Beauty Clinic to Increasing Customer’s Buying Decision." Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika 8.3 (2023): 1348-1356.