Perbandingan Efisiensi Metode Apriori dan FP Growt - Marshanda, Aisyah Pinky; Al Faroby, Moh. Hamim Hamim Zajuli; Dzulkarnain, Anisa (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2024)
Dalam dunia bisnis yang sangat kompetitif, memaksimalkan keuntungan menjadi suatu hal yang perlu dilakukan. CV SOSO Group Jombang, sebuah usaha retail yang berfokus pada penjualan sembako dan bahan kue, yang berlokasi di Jombang, Jawa Timur, merupakan contoh bisnis yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan penjualan dan memaksimalkan keuntungan melalui rekomendasi produk. Saat ini, CV SOSO Group Jombang belum pernah melaksanakan strategi rekomendasi paket produk bundling kepada konsumen, meskipun langkah ini bisa membantu meningkatkan penjualan secara signifikan. Oleh karena itu penulis bermaksud untuk memanfaatkan dan menerapkan konsep data mining pada CV SOSO Group Jombang untuk merekomendasikan produk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu CV SOSO Group Jombang meningkatkan penjualan dengan menyediakan rekomendasi produk-produk yang diyakini akan menarik minat pelanggan. Dalam proses analisis data untuk menentukan rekomendasi paket produk penulis membandingkan hasil dari penggunaan algoritma Apriori dan Fp-Growth, yang dimana keduanya merupakan aturan asosiasi data mining. Dengan menerapkan konsep data mining tersebut diharapkan dapat mempelajari pola belanja konsumen. Proses untuk menemukan rekomendasi paket produk-produk pada CV SOSO Group Jombang ini meliputi pengumpulan data penjualan yang kemudian diikuti oleh proses data mining, analisis pola frekuensi tinggi, pembentukan aturan asosiasi dan merekomendasikan produk. Dari hasil evaluasi yang dilakukan sebanyak empat kali, menunjukkan nilai min support sebesar 0,9 menghasilkan rekomendasi paket produk yang optimal. Hasil penelitian ini disajikan dalam bentuk dashboard menggunakan Power BI. Dalam dashboard Power BI terdiri dari dua halaman. Halaman pertama terdiri dari total penjualan, penjualan perhari dan total penjualan pada tiap cabang dan halaman kedua terdiri tabel hasil penerapan algoritma apriori dan algoritma fp-growth. Dari Hasil dari penerapan data mining ini diharapkan dapat membantu dalam merekomendasikan paket produk serta dapat membantu memaksimalkan keuntungan.