<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan di CV.Cahaya Global Berjaya untuk menentukan pola pembelian produk yang dilakukan oleh konsumen. Hal ini karena penyetokan barang yang belum sesuai dengan perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang dan banyaknya data yang dibiarkan menumpuk yang mengakibatkan persediaan barang pada CV.Cahaya Global Berjaya tidak terkontrol hingga mempengaruhi tingkat penjualan barang. Dalam menentukan pola pembelian produk, peneliti menggunakan algoritma FP- Growth agar lebih cepat dalam menemukan itemset yang sering muncul karena algoritma ini menggunakan teknik pembangunan pohon frekuensi (FP-Tree) untuk mengefisiensikan proses pencarian itemset yang potensial sebagai aturan asosiasi. Penelitian ini menghasilkan aturan asosiasi dengan ketentuan nilai minimum support 0,1 dan minimum confidence 2,5 untuk pembelian produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen dalam satu waktu dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Dimana dengan rule yang di tentukan didapatkan hasil rekomendasi kombinasi 3 item barang yaitu OTZ,BD,FIP yang dapat digunakan pemilik toko sparepart sebagai rekomendasi dalam menentukan restok barang.]]>
Copyrights © 2025
