Implementasi Data Mining dengan Algoritma K-Medoids dan FP-Growth untuk Menentukan Asosiasi Itemset Produk

Moch. Ghufron Ramadhani
Patmi Kasih
Intan Nur Farida

Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Ceria Store, sebagai salah satu bisnis retail, menghadapi tantangan meningkatkan efisiensi operasional dalam menghadapi persaingan industri ritel yang ketat. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih mendalam dan berbasis data untuk mengatasi masalah ini. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Medoids untuk clustering dan FP-Growth untuk analisis asosiasi itemset, menganalisis pola pembelian konsumen berdasarkan data penjualan dari November dan Desember 2023. Proses clustering menunjukkan adanya tiga kelompok penjualan berbeda (rendah, sedang, dan tinggi), untuk memperkecil data yang akan diasosiasikan. Beberapa rekomendasi produk ditemukan dari analisis asosiasi berupa 4 item Produk Yaitu Daster Kencana Ungu, Short Ivanova, Sport Bra, Andin Underwear, Atasan Lyra, Leging Adi Sp.