Penerapan Algoritma FP-Growth pada Online Retail untuk Optimasi Paket Penjualan - Moch. Alwi Maosul; Faris Izdhihar Triarso; Adam Hermawan; Mufidah Karimah (Journal of Information Systems and Business Technology, 2026)
Penelitian ini menerapkan algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dan menghasilkan rekomendasi paket penjualan menggunakan pendekatan Market Basket Analysis. Dataset yang digunakan adalah Online Retail II yang diperoleh dari Kaggle dan berisi data transaksi perusahaan ritel online berbasis di Inggris. Penelitian dilaksanakan dengan mengacu pada kerangka kerja Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri atas tahap Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Proses pembersihan data dilakukan dengan menghapus nilai yang hilang, transaksi pembatalan, data tidak valid, data duplikat, serta kode non-produk sehingga diperoleh 391.150 transaksi valid. Data yang telah dibersihkan kemudian ditransformasikan ke dalam format basket transaction dan dianalisis menggunakan algoritma FP-Growth. Aturan asosiasi yang dihasilkan dievaluasi menggunakan metrik support, confidence, dan lift. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi JUMBO BAG RED RETROSPOT dan JUMBO BAG PINK POLKADOT memiliki nilai support tertinggi sebesar 2,97%, sedangkan kelompok produk Regency Tea Plate menghasilkan nilai lift tertinggi sebesar 66,37 yang menunjukkan hubungan pembelian yang sangat kuat. Hasil penelitian membuktikan bahwa algoritma FP-Growth mampu menemukan pola pembelian pelanggan dan menghasilkan rekomendasi paket penjualan yang dapat mendukung strategi bundling dan cross-selling pada bisnis ritel.