Determination of the most popular goods using the Frequent Patern Growth (FP-Growth) algorithm on sales transaction data Odeliz.ID - Afandi, Abidah Wafiyah Ramadhaniah; Rahman, Miftahur; Suharso, Wiwik (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2024)
Odeliz.ID menjadi salah satu thriftshop yang ikut bersaing dalam dunia bisnis fashion dan menjual berbagai jenis rok kedalam empat kategori yaitu, premium, basic, semibasic, dan sale. Untuk menemukan barang terpopuler yang dibeli konsumen, digunakan algoritma frequent patern growth untuk menganalisis barang terpopuler dari data transaksi penjualan Odeliz.Id. Nilai support dan confidence digunakan sebagai ukuran analisis data. Rok dengan kategori B atau basic memiliki nilai support tertinggi sebesar 0.52 atau 52%, yang berarti kategori ini menjadi rok yang paling populer dikalangan pembeli. Pembeli yang membeli rok dengan kategori P atau premium bersamaan dengan kategori B atau basic memiliki nilai support dan confidence tertinggi sebesar 10.8% dan 21.9%. Rok dengan kategori premium dan basic paling sering dibeli secara bersamaan karena memiliki nilai support dan confidence tertinggi sebesar 10.8% dan 21.9%, hal ini bisa menjadi saran untuk promosi produk dengan cara membundling harga yang mengandung dua kategori rok ini. Penerapan algoritma FP-Growth berhasil dalam mengidentifikasi pola-pola frekuensi tinggi dalam data transaksi penjualan Odeliz.ID. Frequent itemset yang didapat atau barang barang yang sering dibeli secara bersamaan adalah barang dengan kategori premium dan basic, premium dan semibasic, basic dan semibasic.Nilai support mengindikasikan seberapa sering suatu produk dibeli dan nilai confidence mengukur seberapa sering barang yang dibeli secara bersamaan dalam suatu transaksi.