<![CDATA[UMKM Street Food umumnya masih mencatat transaksi secara manual, sehingga data penjualan belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma FP Growth pada data transaksi penjualan makanan jalanan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, transformasi data ke dalam format transaksi, pembentukan himpunan item yang selalu muncul, serta penentuan aturan asosiasi berdasarkan nilai minimum support, confidence, dan lift ratio. Penelitian ini menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) terhadap data transaksi dari periode tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP Growth berhasil mengidentifikasi korelasi yang signifikan di antara produk-produk yang sering dibeli bersamaan. Secara spesifik, aturan asosiasi terkuat menunjukkan hubungan pembelian yang sangat positif antara Pangsit, Bakso Panggang, dan Sosis dengan nilai lift puncak sebesar 1,458. Secara praktis, temuan ini dapat langsung dimanfaatkan oleh UMKM untuk mengembangkan strategi promosi yang ditargetkan, penawaran paket produk, dan pengelolaan persediaan bahan baku yang efisien. Secara teoritis, penelitian ini memperluas penerapan penambangan data di sektor UMKM makanan jalanan dengan menerjemahkan metrik komputasional menjadi rekomendasi tata letak fisik yang dapat diterapkan.]]>
Copyrights © 2026
