ANALISIS DATA PENJUALAN TOKO NTN RACING SPORT MENGGUNAKAN ALGORITME FREQUENT PATTERN GROWTH BERBASIS WEB

Penulis

  • Danu Saputra Universitas Budi Luhur
  • Windarto Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Aturan Asosiasi, Data Mining, Frequent Pattern Growth (FP-Growth), Market Basket Analysis

Abstrak

Eceng gondok sering kali dianggap sebagai tanaman hama. Kenyatannya memberikan keuntungan bagi NTN Racing Sport dalam memanfaatkan eceng gondok menjadi anyaman seperti placemat, tas, dan wadah penyimpanan yang dipasarkan secara online melalui berbagai platform marketplace. Toko NTN Racing Sport memiliki permasalahan utama yaitu pihak manajemen toko belum memahami kecenderungan pola pembelian produk anyaman eceng gondok oleh pelanggan. Tujuan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk mengetahui pola pelanggan dalam berbelanja produk kerajinan anyaman eceng gondok pada toko NTN Racing Sport dalam upaya meningkatkan penjualan dengan Data Mining algoritme Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data transaksi penjualan bulan Februari 2023 - Maret 2023 transaksi pada bulan tersebut berjumlah 435 data. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, dilakukan analisis data mining menggunakan metode algoritme Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk mencari hubungan dan pola dalam data penjualan. Dari hasil pengujian dengan minimum support dan minimum confidence yang berbeda-beda dapat disimpulkan hasil terbaik dengan nilai tertinggi diantaranya adalah jika seorang pelanggan membeli produk placemat eceng gondok dan walldecor etnik anyaman, maka kemungkinan besar juga akan membeli placemat rotan lombok dengan nilai support 1.38% dan nilai confidence 33.33% dengan nilai lift ratio 2.38, lalu produk walldecor etnik anyaman dan placemat rotan lombok, maka kemungkinan besar juga akan membeli placemat eceng gondok dengan nilai support 1.38% dan nilai confidence 50%% dengan nilai lift ratio 2.15.

Referensi

L. Hapsari, F. Ciptandi, U. Telkom, and I. R. Eceng, “Inovasi Teknik Anyaman Pada Produk Kerajinan Eceng Gondok,” vol. 8, no. 6, pp. 3572–3586, 2021.

ekon.go.id, “Pemerintah Dorong Optimalisasi Pertumbuhan Industri Kreatif Indonesia,” 14 Jan 2022, 21:00 WIB. https://www.ekon.go.id/publikasi/detail/3593/pemerintah-dorong-optimalisasi-pertumbuhan-industri-kreatif-indonesia.

S. Z. Harahap and A. Nastuti, “Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol., vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.

N. Musyaffa, A. Prasetyo, and R. Sastra, “Market Basket Analisys Data Mining Terhadap Data Penjualan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth (Fp Growth),” J. Khatulistiwa Inform., vol. 9, no. 2, pp. 115–120, 2021, doi: 10.31294/jki.v9i2.11133.

E. Yulianto and H. Heryanto, “Rancang Bangun Perangkat Lunak E-Commerce Menggunakan Metode Market Basket Analysis,” Media Inform., vol. 18, no. 1, pp. 19–36, 2019, doi: 10.37595/mediainfo.v18i1.22.

M. Akmar, T. Matulatan, and N. Ritha, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisapola Transaksi Pembelian Obat Oleh Kosumen,” Student Online J., vol. 3, no. 1, pp. 124–138, 2022.

A. Febriyani, G. K. Prayoga, and O. Nurdiawan, “Index Kepuasan Pelanggan Informa dengan Menggunakan Algoritma C.45,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, p. 330, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3686.

L. Henando, “Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Analisa Perbandingan Data Penjualan Laptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus: Indocomputer Payakumbuh),” J. J – Click J. Sist. Inf. Dan Manaj. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 201–207, 2019.

M. Azhar Prabukusumo and N. Sidik, “Pemodelan Pola Belanja Pelanggan Produk Infrastruktur dan Security menggunakan Algoritma FP-Growth,” J. Ilm. Komputasi, vol. 21, no. 3, pp. 305–316, 2022, doi: 10.32409/jikstik.21.3.3021.

M. A. Raihan, Windarto, G. P. Utama, and W. Pramusinto, “Implementasi Frequent-Pattern Growth Untuk Menganalisis Keranjang Pasar Berbasis Web Pada PT Panca Pilar Tangguh,” vol. 2, no. April, pp. 191–200, 2023.

Unduhan

Diterbitkan

11-10-2023

Cara Mengutip

Saputra, D., & Windarto. (2023). ANALISIS DATA PENJUALAN TOKO NTN RACING SPORT MENGGUNAKAN ALGORITME FREQUENT PATTERN GROWTH BERBASIS WEB. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2(2), 427–435. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/749

Terbitan

Bagian

Artificial Intelligence

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >>