ANALISIS MINAT BELI PRODUK FASHION MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (FREQUENT PATTEN GROWTH) - Tineka Handayani; Muhamad Aditya Sunaryo; Ade Rizki Rinaldi; Cep Lukman Rohmat (Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 2024)
Toko Sahabat Collection adalah toko pakaian yang menjual berbagai produk fashion dan memiliki data penjualan yang sangat besar. Penjualan produk fashion di toko ini sangat diminati oleh pelanggan. Penelitian mencakup informasi penjualan produk dari tahun 2021 hingga tahun 2022, termasuk tanggal transaksi, code produk, barcode, dan item produk. Langkah awal dalam penelitian ini melibatkan pemilihan data dengan memilih atribut yang relevan dan menghapus data yang tidak lengkap. Selanjutnya, data yang sudah divalidasi diubah menjadi format tabular. Proses selanjutnya melibatkan penerapan teknik data mining, seperti algoritma asosiasi rule, untuk meningkatkan target penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola minat beli produk yang diminati oleh pelanggan di toko sahabat collection yang dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti harga kualitas produk dan kebutuhan customer. Minat beli konsumen dianggap sebagai faktor kunci yang sangat penting dalam ruang lingkup bisnis, penelitian ini menerapkan metode data mining asosiasi, dengan fokus khusus pada algoritma FP-Growth, untuk menganalisis pola pembelian produk secara bersamaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan 32 aturan dengan minimum support 0,1 dan confidence 0,8. Salah satu aturan terbaik yang dihasilkan adalah: jika pelanggan membeli Hijab Ar Rafi, Hijab Bergo Pita, dan Kaos Kaki Hitam Smp, maka kemungkinan besar mereka juga akan membeli Sepatu Nb K, support 0,105 (10%) dan Confidence 0,949 (94%).