Analisis Penempatan Produk Retail dengan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma FP-Growth
Abstract
Abstrak-Hasil dari penjualan pada toko retail setiap harinya mencatat transaksi penjualan yang sangat banyak, dan selalu bertambah seiring dengan perubahan waktu. pihak manajemen hanya melihat laporan jumlah barang terjual dan berapa banyak pendapatannya dilihat tanpa ada tindak lanjut untuk menentukan keputusan di waktu yang akan datang. Dengan menggunakan metode association rule, pihak manajemen dapat mengambil keputusan produk apa saja yang membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan produk yang lain. Penelitian ini dilakukan dengan adanya penerapan algoritma FP-Growth dengan metode association rule menggunakan tools rapid miner. Hasil yang di dapatkan dari penelitian ini adalah nilai support 0,2% dan nilai confidence 0,6% dengan total 135 transaksi dari 246 produk dalam seminggu memiliki 5 kombinasi 3 itemset perlengkapan bayi yang dibeli secara bersamaan oleh customer. Dengan adanya penelitian ini diharapkan manajemen Toko Retail di United Kingdom dapat melihat strategi bisnis yang lebih menguntungkan serta lebih mempersiapkan di waktu yang akan datang, dan juga pihak manajemen toko bisa memberikan discount untuk pembelian 3 itemset perlengkapan bayi yang dibeli secara bersamaan.
Kata Kunci-association rule, algoritma FP-Growth, rapid miner, support, confidence
References
S. Agrawal and J. Agrawal, ‘Survey on anomaly detection using data mining techniques’, Procedia Comput. Sci., vol. 60, no. 1, pp. 708–713, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.08.220.
E. erwin, ‘Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth’, J. Generic, vol. 4, no. 2, p. 79297, 2009.
F. Kurnia Alvisan, ‘Clustering Minimarket Untuk Menentukan Jumlah Kebutuhan Pembelian Menggunakan Metode K-Means’, J. NOE, vol. 4, no. 2, pp. 160–168, 2021, [Online]. Available: https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe.
D. Sophia and L. Y. Banowosari, ‘Implementasi Metode Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Di Waroeng Spesial Sambal’, J. Inform. dan Komput., vol. 22, no. 1, pp. 44–56, 2017.
A. Apriori, S. Kasus, and S. Unnes, ‘Pemetaan Pola Hubungan Program Studi Dengan Algoritma Apriori – Studi Kasus Spmu Unnes’, Edu Komputika J., vol. 1, no. 1, pp. 51–58, 2014, doi: 10.15294/edukomputika.
R. Rusnandi, S. Suparni, and A. B. Pohan, ‘Penerapan Data Mining Untuk Analisis Market Basket Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Pd Pasar Tohaga’, J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 9, no. 1, p. 119, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.19349.
A. R. Wibowo and A. Jananto, ‘Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel’, Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
D. Rusdiaman and A. Setiyono, ‘Algoritma FP-Growth Dalam Penempatan Lokasi Barang Di Gudang PT. XYZ’, J. Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komput., vol. 4, no. 1, pp. 63–70, 2018, [Online]. Available: www.nusamandiri.ac.id.
R. Rustiyan and M. Mustakim, ‘Penerapan Algoritma Fuzzy C Means untuk Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi’, J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, p. 171, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852605.
F. Rahmawati and N. Merlina, ‘Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori’, PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
F. Marisa, ‘Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan)’, J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 91–93, 2013.
M. Gemala, M. Arifin, and A. Y. Aliffianto, ‘Penerapan Metode Market Basket Analysis Pada Situ Web E-commerce’, pp. 1–15, 2011.
R. Feldman and J. Sanger, The Text Mining Handbook. 2006.
I. Ayu, G. Suwiprabayanti, L. Putu, and S. Pratiwi, ‘Analisis Pola Kunjungan Obyek Wisata Di Bali Menggunakan Algoritma Fp-Growth’, J. Media Apl., vol. 10, no. 2, pp. 158–177, 2018.
D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, ‘PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro)’, J. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
M. Fahrurrozi and Mohzana, Pengembangan Perangkat Pembelajaran: Tinjauan Teoretis dan Praktek, vol. 51, no. 1. 2020.
