Analisis Dan Implementasi Algoritma Fp-Growth Pada Aplikasi Smart Untuk Menentukan Market Basket Analysis Pada Usaha Retail (Studi Kasus : Pt.X) - Dyah Pramesthi Larasati; Muhammad Nasrun; Umar Ali Ahmad (eProceedings of Engineering, 2015)
Bisnis retail membutuhkan suatu aplikasi yang dapat membantu untuk menganalisis produk mana saja kah yang sering dibeli oleh pelanggan dan kebiasaan pelanggan membeli produk yang satu dengan yang lainnya. Jika terdapat produk yang disediakan tidak sesuai dengan kebutuhan pelanggan, maka dapat menyebabkan kerugian pada bisnis tersebut karena produk tidak berhasil terjual. Oleh karena itu, aplikasi SMART – Sistem Informasi Manajemen Retail dibangun untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Aplikasi SMART dalam Market Basket Analysis dibangun dengan menggunakan algoritma FP- Growth. Algoritma FP-Growth dapat menghasilkan frequent itemset yang nantinya akan digunakan pada proses association rules. Proses association rules akan menghasilkan suatu rule yang dipengaruhi oleh nilai minimum support dan minimum confidence. Penelitian ini membahas masalah tentang bagaimana sistem kerja Market Basket Analysis dengan menggunakan algoritma FP-Growth, perancangan sistem dengan menggunakan algoritma FP-Growth, dan menetapkan frequent itemset dan rule. Hasil pengujian yang diperoleh adalah rata-rata pada nilai minsupp=0.006 dan minconf=0.6 tidak menghasilkan rules, dan rata-rata waktu proses adalah 957 ms.. Kata Kunci : FP-Growth, FP-Tree, Association Rule, data mining, retail