PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA PENJUALAN SEMBAKO - Syach Putra, Yanuar; Kurniawan, Rudi; Arie Wijaya, Yudhistira (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Perkembangan teknologi informasi dan perkembangan bisnis ritel telah menghasilkan data transaksi dalam jumlah besar yang jika dianalisis dengan benar dapat memberikan wawasan berharga bagi toko untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Perlu diketahui pula, bahwa toko ini belum memiliki acuan ataupun pedoman khusus dalam meningkatkan omzet toko dan penyetokan barang melalui strategi bisnis yang diterapkannya, dengan kata lain perusahaan ini masih mengandalkan perkiraan saja. Oleh sebab itu, penelitian ini dibuat dengan tujuan agar perusahaan toko sembako AA dapat mengetahui tren penjualan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data transaksi penjualan menggunakan Algoritma FP-Growth, menggunakan Tools RapidMiner Versi 10.3. Algoritma FP-Growth adalah teknik pencarian tautan yang kuat dalam penambangan data, yang mampu mengidentifikasikan pola pembelian yang berarti dalam data transaksional. Oleh karena itu, Algoritma FP-Growth sangat dibutuhkan untuk menentukan persediaan barang berdasarkan banyaknya pembelian oleh pelanggan. Hasil yang dicapai dalam penelitian ini menggunakan minimum Frequency = 100 dan minimum Confidence = 60% mendapatkan 6 aturan asosiasi, dan 1 Asosiasi terbaik yaitu jika membeli Daging, Migor maka akan membeli juga Tepung. Oleh karena itu, hasil dari penelitian ini dapat mengoptimalkan operasionalnya, meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan keuntungan perusahaan secara keseluruhan melalui analisis data transaksi penjualan menggunakan algorima FP-Growth.