IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENINGKATKAN PEMASARAN PRODUK MINUMAN BOBA BERBASIS PYTHON (STUDI KASUS: KEDAI NGENYOD'S DESA BOGOR INDRAMAYU) - Erpian, Soni; Astuti, Rini; Prihartono, Willy; Hamonangan, Ryan (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Penelitian ini menganalisis pola pembelian produk di Kedai "Ngenyod'S", dengan menggunakan algoritma FP-Growth untuk meningkatkan strategi pemasaranPola pembelian pelanggan sangat penting untuk membuat strategi promosi yang lebih baik dan mengelola stok.  Salah satu masalah yang dihadapi adalah tidak memanfaatkan data transaksi secara efektif saat menentukan strategi pemasaran.  Akibatnya, tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma FP-Growth untuk menemukan itemsets sering dan pola asosiasi yang dapat digunakan dalam strategi bisnis berbasis data.  Proses penelitian ini terdiri dari beberapa langkah: pengumpulan data transaksi, preprocessing data, penerapan algoritma FP-Growth, dan analisis hasil dengan mempertimbangkan nilai dukungan dan kepercayaan tertentu. Dataset yang digunakan mencakup 508 penjualan dengan atribut seperti tanggal penjualan, nama produk, jumlah penjualan, harga satuan, dan pendapatan total.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa produk, seperti Milo Milk dan Milo Ori, memiliki pola pembelian yang kuat dengan keyakinan sebesar 70%. Pola ini memberikan wawasan untuk strategi pemasaran, seperti menerapkan promosi bundling atau diskon untuk produk terkait.  Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa algoritma FP-Growth lebih efisien dalam analisis data transaksi dibandingkan dengan metode konvensional. Kesimpulannya adalah bahwa penggunaan algoritma FP-Growth dapat membantu bisnis menemukan pola pembelian pelanggan, meningkatkan efisiensi pemasaran, dan mengoptimalkan manajemen stok. Studi ini membantu mengembangkan sistem rekomendasi berbasis pola pembelian yang dapat digunakan dalam bisnis ritel, terutama usaha kecil dan menengah.  Memperluas atribut dataset dan menggabungkan teknik lain seperti algoritma Apriori untuk mendapatkan hasil yang lebih lengkap adalah saran untuk penelitian lanjutan. Model serupa juga dapat diterapkan untuk meningkatkan efisiensi pemasaran berbasis data di berbagai industri bisnis lain.