Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Data Penjualan Barang Di Swalayan Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth

Abstract

Penjualan harian menghasilkan banyak transaksi penjualan, sehingga transaksi penjualan harian menyebabkan terjadinya penumpukan data. Contoh suatu cara untuk dapat meningkatkan pemasaran yang dilakukan adalah dengan menggunakan data penjualan yang telah ada. Data tersebut digunakan bukan hanya untuk arsip perusahaan saja, tetapi dapat diolah dan dimanfaatkan untuk menghasilkan suatu informasi yang berguna untuk meningkatkan penjualan suatu produk. Data operasional bukan satu-satunya data yang cukup untuk mengambil suatu keputusan, dibutuhkannya data yang berasal dari sumber lain. Analisa pada data diperlukan untuk mencari suatu kemungkinan pada informasi dari data. Pengambil keputusan mencoba menggunakan data yang tersedia untuk membuat keputusan di gudang data. Ini telah menghasilkan pengembangan pendekatan baru untuk mengekstraksi informasi. Ini dikenal sebagai penambangan data. Salah satu metode yang dapat menggali informasi ini adalah metode asosiasi dengan algoritma FP-Growth. Algoritma ini merupakan salah satu metode dalam penambangan data yang bertujuan untuk mengetahui produk-produk yang sering terjual dan keterkaitan antar produk satu dengan yang lainnya. Penelitian ini memanfaatkan data sekunder berasal dari situs kaggle yang berjudul groceries dataset dan data diambil berdasarkan atribut yang diperlukan. Pola penjualan kombinasi barang swalayan ini ditentukan berdasarkan nilai support dan nilai confidence, sehingga berdasarkan hasil yang diperoleh nilai support terbesar pada item whole milk dan support terkecil pada item female sanitary product.