Analisis Pola Pembelian Konsumen di Minimarket Menggunakan Algoritma FP-Growth Berbasis Data Transaksi - Rezti Deawinda Parinduri (REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen di minimarket menggunakan Algoritma FP-Growth guna mendukung pengambilan keputusan dalam strategi penataan produk dan pengelolaan persediaan barang. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh data transaksi penjualan yang tercatat pada sebuah minimarket selama periode pengamatan tertentu. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah sampling jenuh, yaitu seluruh data transaksi digunakan sebagai sampel penelitian, sehingga sampel penelitian sama dengan populasi yang ada. Metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode data mining dengan pendekatan association rule mining, yang meliputi tahap seleksi data, pembersihan data, transformasi data ke dalam format transaksi, pembentukan struktur FP-Tree, serta pencarian frequent itemset menggunakan algoritma FP-Growth. Penentuan pola asosiasi dilakukan berdasarkan nilai minimum support dan minimum confidence yang telah ditetapkan sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth mampu mengidentifikasi sejumlah pola pembelian konsumen dengan tingkat keterkaitan antarproduk yang kuat, yang ditunjukkan oleh nilai support dan confidence yang tinggi. Temuan kunci ini mengindikasikan bahwa konsumen memiliki kecenderungan membeli produk tertentu secara bersamaan dalam satu transaksi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma FP-Growth efektif dan efisien dalam menemukan pola pembelian konsumen di minimarket, sehingga hasil analisis dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan manajerial untuk meningkatkan efisiensi operasional dan penjualan.