Implementasi Algoritma Frequent Pattern-Growth Pola Pembelian Pada Koperasi Kartika Jati Manunggal

Abstrak

Perusahaan-perusahaan telah menyadari betapa pentingnya memiliki database yang kuat dalam menghadapi persaingan bisnis, yaitu sistem database yang dapat diandalkan dan terintegrasi dengan seluruh bagian yang ada di dalam perusahaan. Salah satu data yang berperan penting dalam menunjang analisa produk, yaitu pola pembelian pelanggan. Pola pembelian pelanggan adalah penting untuk dapat mengetahui hubungan antara produk yang satu dengan produk lainnya. Apabila pola ini sudah terbentuk dan diketahui, maka akan sangat membantu pengelola bisnis untuk menjaga stok barang yang laku agar tetap tersedia dan tidak kosong yang dapat mengakibatkan perusahaan kehilangan peluang penjualan. Data transaksi menjadi objek yang akan diolah dengan menggunakan aplikasi data mining. Metode data mining yang digunakan adalah association rule mining untuk menemukan pola hubungan keterkaitan antar item, sedangkan algoritma yang digunakan adalah algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Algoritma ini menerapkan struktur data tree untuk mengetahui pola pembelian. Pola tersebut ditentukan oleh dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian). Hasilnya adalah Nilai support yang diperoleh 25% dan nilai confidence 100% jika konsumen Pulpy orange 300 ml maka konsumen akan membeli Hydro coco ori. Selain itu nilai support 17% dan nilai confidence 100% jika konsumen membeli minuman yang lain. Penerapan algoritma FP-Growth dapat membantu menentukan produk apa saja yang harus tersedia dan membantu dalam mengatur stok barang