Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang - Agus Junaidi (Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 2019)
Hasil dari penjualan pada minimarket yang selalu berupa laporan hanya dilihat tanpa ada tindak lanjut untuk menentukan keputusan diwaktu yang akan datang. Pihak manajemen hanya menerima laporan jumlah barang terjual dan berapa banyak pendapatannya. Padahal dengan data tersebut seharusnya dapat dimanfaatkan untuk menyusun rencana-rencana penjualan diwaktu yang akan datang. Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth, pihak manajemen dapat mengambil keputusan barang mana yang membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan barang yang lain. Peletakan barang yang sesuai dengan hubungan antar barang yang biasanya dibeli konsumen juga dapat ditentukan berdasarkan support dan confidence berdasarkan market base analysis yang diperoleh dari perhitungan asosiasi dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth. Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth maka penempatan barang dan persediaan barang pada minimarket dapat terkontrol dengan baik sehingga pelayanan pada konsumen akan meningkat yang akhirnya dapat juga meningkatkan omset penjualan. Dalam penelitian ini support ditentukan mengunakan ambang batas 60% dan confidence 80%.