ANALISA METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH TERHADAP DATA PENJUALAN (STUDY KASUS TOKO BERKAH)

research
  • 11 Jun
  • 2021

ANALISA METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH TERHADAP DATA PENJUALAN (STUDY KASUS TOKO BERKAH)

Peran teknologi sangat penting dalam menunjang suatu bisnis agar dapat terus berjalan dan berkembang. Salah satu hal yang tidak kalah penting adalah diperlukannya suatu metode atau analisa data transaksi yang telah dilakukan. Tujuannya adalah untuk membantu pihak manajemen dalam mengelola stok barang, tata letak barang dan juga promosi serta untuk meningkatkan omset penjualan dan tidak menjadikan data penjualan hanya sebagai arsip saja yang semakin bertambah setiap hari. Teknologi Data Mining dapat menjadi salah satu pilihan yang dapat digunakan dalam menganalisa data penjualan. Untuk itu, penggunaan teknologi Data Mining dalam hal analisis keranjang belanja pasar (Market Basket Analysis) mengunakan metode association rule, kita dapat mengetahui keterkaitan antara data yang satu, dengan data yang lainnya dan antara barang yang satu dengan barang yang lainya. Dalam penelitian ini, mengunakan algoritma FP-Growth dengan mengunakan data penjualan Toko Berkah. Hasil analisa yang dilakukan, sangat baik dalam pembentukan rule-rule atau pola belanja customer dari barang yang terjual dan dapat dijadikan acuan atau bahan untuk manajeman dalam mengambil suatu kebijakan tertentu dengan tujuan untuk mengembangkan bisnis yang dilakukan.

Unduhan

 

REFERENSI

C, D. A., Wicaksana, I. W. S., Ambarwati, L., & Baskoro, D. A. (2013). Belajar Data Mining dengan Rapid Miner (R. Sanjaya, ed.).

Erwin. (2009). Analisis Market Basket Dengan Algoritma. 26–30.

Fitriyani. (2015). IMPLEMENTASI ALGORITMA FP- GROWTH MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE PADA MARKET BASKET ANALYSIS. II(1).

Hameed, A. (2015). FP Growth Tree Implementation In Bank Transactional Databases Aroosa. 5(3), 19–23.

Ikhwan, A. (2018). A NOVELTY OF DATA MINING FOR FP-GROWTH ALGORITHM. 9(7), 1660–1669.

Wulandari, R. T. (2017). Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Gava Media.

Supriyandi, Perangin-angin, M. I., Lubis, A. H., Ikhwan, A., Mesran, & Siahaan, A. P. U. (n.d.). Association Rules Analysis on FP-Growth Method in Predicting Sales. 58–65.

Jiawei, H., Micheline, K., & Jian, P. (2012). Data Mining Concepts And Techniques (Third Edit). Waltham: Morgan Kaufmann.