Implementasi Algoritma FG-Growth untuk Sistem Rekomendasi Penjualan Produk - Siti Yuliyanti (Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani, 2021)
Beraneka ragamnya alat tulis yang dipasarkan, membuat persaingan bisnis semakin ketat demi memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan. Data transaksi penjualan yang melimpah, memicu tumpukan data sehingga memerlukan teknik pengolahan data mining yaitu assosiasi rule mining menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma yang menghasilkan frequent itemset yang digunakan dalam proses penentuan aturan yang dapat menghasilkan sebuah pilihan dengan mengambil sebuah objek data transaksi penjualan produk. Hasil pengujian menunjukan sebuah aturan (rule) yang memiliki nilai confidence dan lift ratio terbaik adalah 100%, serta support 80% dengan aturan setiap pembelian produk ballpoint dapat dipastikan akan membeli buku tulis dari dataset yang digunakan sebagai sample data dalam uji coba sistem (50 nama barang dan 7 data transaksi) dengan minimum support (5% = 0.05) dan minimun confidence (30% = 0.3).