PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PADA TOKO LARIS MANIS ANEKA KUE KERING KHAS CIREBON - Nurhaliza, Siti; Astuti, Rini; Muhamad Basysyar, Fadhil (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Data mining telah menjadi alat yang sangat penting dalam mengatasi tantangan analisis data besar-besaran dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas di berbagai sektor, Tujuannya adalah menemukan pola, tren, atau informasi yang dapat membantu perkiraan atau pengambilan keputusan di berbagai industri.Karena persaingan usaha yang semakin bervariasi, produsen perlu mempunyai rencana yang matang untuk mencapai tujuannya. Diantara metode utama yang diterapkan produsen untuk menangkis persaingan dan mempertahankan kelangsungan bisnis mereka adalah pemasaran melalui penggunaan data pembelian dari database yang dapat memberikan rincian tren penjualan pelanggan pada data transaksi dengan menerapkan metode Market Basket Analysis untuk mengidentifikasi barang yang dibeli sekaligus. Berdasarkan data perdagangan yang kemudian diproses menggunakan Rapid Miner Studio menggunakan algoritma fp-growth, maka perdagangan akan selesai. Salah satu manfaat dari proses data mining ini adalah dapat membantu bisnis dalam memperoleh angka dan kuantitas penjualan serta mengungkap informasi baru. Menurut temuan penelitian, data mining menggunakan algoritma FP-Growth bisa dalam menganalisis perilaku pelanggan dan direkomendasikan dalam ulasan produk untuk barang berkualitas tinggi. Oleh karena itu, produk yang sering dibeli secara kooperatif ditangani dengan hati-hati oleh pemilik toko. Dapat dihasilkan beberapa pola penjualan dalam penelitian ini dan dimanfaatkan untuk keberlangsungan toko.