PENERAPAN REKOMENDASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK TREN PENJUALAN PADA TOKO SANWIKARTA

Siti Sehah Ali
Dwi krisbiantoro
Fiby Nur Afiana


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i2.6150

Abstract


Toko Sembako Sanwikarta adalah sebuah usaha ritel yang menyediakan berbagai kebutuhan masyarakat dengan fokus utama pada sembako. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi tentang tren yang mungkin terjadi dalam penjualan produk sembako di sebuah toko Sanwikarta. Dalam proses penelitian ini, algoritma FP-Growth digunakan untuk menganalisis tata letak barang yang akan dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa agoritama FP-Growth berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang berulang, hal ini memungkinkan pemilik toko mengembangkan stategi yang lebih tepat untuk mengelola produk -produknya dan menawarkan produk kepada pelanggan. Proses pre-processing data juga dilakukan untuk memastikan kualitas data yang digunakan dalam analisis. Dengan demikian, penerapan algoritma FP-Growth pada toko Sanwikarta dapat meningkatkan penjualan produk. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan rekomendasi tentang tren penjualan produk sembako di toko Sanwikarta dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis pola pembelian yang sering terjadi ditoko tersebut, sehingga pemilik toko dapat mengembangkan stategi yang lebih tepat dalam penataan tata letak produk. Berdasarkan hasil proses akhir yang dilakukan dengan penggunaan aplikasi rapid miner,hasil aturan yang didapat menujukan bahwa algoritma FP-Growth berhasil diterapkan pada transaksi toko sembako Sanwikarta. Dengan nilai minimun kepercayaaan pola hubungan data dari toko Sanwikarta dengan tingkat minimum support (0,95) dan Confiden (0,8) menujukan bahwa jika pelanggan membeli Saos Tomat, pelanggan juga akan membeli Mie Instan dan Sosis

Keywords


Data Mining; Algoritma Fp-Growth; Rapitminer; Toko Sanwikarta; Frequent item-set

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


Vulandari Tri Retno, “Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer,” p. viii+124, 2017, [Online]. Available: www.infogavamedia@yahoo.com

L. Indah Prahartiwi, S. Informasi, S. Nusa Mandiri, J. Damai No, and W. Jati Barat Jakarta Selatan DKI Jakarta, “Pencarian Frequent Itemset pada Analisis Keranjang Belanja Menggunakan Algoritma FP-Growth,” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2017.

A. W. Oktavia Gama, I. K. Gede Darma Putra, and I. P. Agung Bayupati, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menemukan Frequent Itemset Dalam Keranjang Belanja,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 15, no. 2, pp. 21–26, 2016, doi: 10.24843/mite.1502.04.

“Tata letak,” wikipedia. [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Tata_letak

M. Arif, “Jenis-Jenis Tata Letak I,” J. Manaj. Operasi, vol. 13, no. 1, pp. 17–25, 2018.

E. Aruman, “Strategi Pengaturan Tata Letak Toko,” mix.co. [Online]. Available: https://mix.co.id/headline/strategi-pengaturan-tata-letak-toko/

A. P. T. Letak, “( LAYOUT ) BAB 2,” pp. 7–15.

Humas Tel-U Surabaya, “Pengertian Data Mining dan Implementasinya di Berbagai Sektor,” surabaya.telkomuniversity. [Online]. Available: https://surabaya.telkomuniversity.ac.id/pengertian-data-mining-dan-implementasinya-di-berbagai-sektor/

M. K. ZAENAL MUSTOFA, S.Kom, “Data Mining: Pengertian, Proses, Manfaat, Dan 3 Contoh Penerapannya,” teknik-informatika. [Online]. Available: https://teknik-informatika-s1.stekom.ac.id/informasi/baca/Data-Mining-Pengertian-Proses-Manfaat-Dan-3-Contoh-Penerapannya/beebf26ad24a25ca0995e760fc03baff642549de

J. H. TEAM, “Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode & Penerapannya,” jagoanhosting. [Online]. Available: https://www.jagoanhosting.com/blog/apa-itu-data-mining/

E. Munanda and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253

J. A. Jenderal Yani No and S. Selatan, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Pengambilan Treatment,” J. Jupiter, vol. 14, no. 2, pp. 582–588, 2022.

“PENERAPAN MULTIPLE DALAM MENGESTIMASI JUMLAH SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Pendidikan Strata 1 Program Studi Sistem Informasi Oleh : AYU WULANDARI,” 2022.

S. Nurhidayah, “No Titleتتتت,” SELL J., vol. 5, no. 1, p. 55, 2020.

S. Q. Control, S. Product, and E. Standard, “Bab 3 landasan teori 3.1,” pp. 11–27, 1991.

I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di Stmik Denpasar Menggunakan Metode Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 5, no. 2, pp. 11–21, 2017, doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.

B. A. B. II, “Tahapan Knowlegde Discovery in Databases (KDD),” pp. 1–11, 2007.

S. K. A. Firdausi, “4 Tahap Preprocessing Data, Beserta Penjelasan & Studi Kasus,” dibimbing. [Online]. Available: https://dibimbing.id/blog/detail/mengenal-apa-itu-tahap-preprocessing-data

L. M. Lestari, I. Ali, S. Tinggi, M. Informatika, and S. Ikmi, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Penjualan Toko Ellia Umami,” L. lestari, vol. 1, no. 3, pp. 367–378, 2023.

E. Erwin, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth,” J. Generic, vol. 4, no. 2, pp. 26–30, 2019.