Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma FP-Growth Pada Data Penjualan PT CML BATAMINDO - stanley (Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau, 2025)
Kemajuan teknologi informasi memungkinkan perusahaan melakukan analisis data lebih mendalam untuk meningkatkan penjualan. Salah satu teknik data mining yang berguna untuk tujuan ini adalah algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth). Algoritma ini akan memanfaatkan catatan transaksi dari periode Januari 2024 hingga Desember 2024 sebagai data yang dianalisis. Proses analisis melibatkan pra-pemrosesan data, konstruksi FP-Tree, dan pembangkitan itemset frekuen berdasarkan nilai minimum support dan confidence yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth secara efektif mengidentifikasi beberapa aturan asosiasi saat bekerja dengan dataset besar, dengan kecepatan dan skalabilitas sebagai keunggulan utamanya. Analisis mengungkapkan bahwa terdapat 2 itemset dengan minimum support 30% dan confidence 70%, yaitu 'BS' dan 'SO'.