PENERAPAN ALGORITME FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN PELETAKAN BARANG PEDAGANG SAYUR - Wahyu Alfafisabil; Budi Arif Dermawan; Tesa Nur Padilah (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2021)
Sayuran merupakan sumber vitamin dan protein. Setiap ibu rumah tangga membutuhkan sayuran untuk memasak dalam kehidupan sehari-hari. Sayuran didapatkan di pasar sehingga akan mempersulit ibu rumah tangga yang rumahnya jauh dari pasar. Pedagang sayur keliling merupakan pedagang yang menjual berbagai macam sayuran yang dibawa ke rumah-rumah untuk memenuhi kebutuhan ibu rumah tangga. Pedagang sayur keliling bertujuan untuk mencari keuntungan, sehingga untuk memaksimalkan tingkat penjualan diperlukan strategi penjualan. Association rules adalah metode untuk mencari hubungan antar item pada suatu dataset. Data mining dapat disebut salah satu langkah dari proses KDD. FP-Growth merupakan algoritme untuk mencari himpunan data yang paling sering muncul. Penelitian ini menganalisis data transaksi untuk memprediksi peletakan barang dipedagang sayur dengan tujuan memaksimalkan tingkat penjualan menggunakan algoritme FP-Growth dan bahasa pemrograman python. Pada proses data mining dengan menggunakan algoritme FP-Growth peneliti menjelaskan langkah-langkah FP-Growth dengan perhitungan manual. Evaluasi peneliti melakukan pencocokan hasil perhitungan manual dengan program. Setelah perhitungan sesuai, peneliti menggunakan data tota transaksi untuk mengetahui rules-nya dengan syarat minimum support 0.01 atau 1% dan minimum confidence 0.9 atau 90%. Pada hasil terdapat 44 rules yang memenuhi syarat.