PENERAPAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS TERHADAP DATA PENJUALAN CAT FOOD MENGGUNAKAN ALGORITME FREQUENT-PATTERN GROWTH PADA SURYA PETSHOP

Abstrak

Industri hewan peliharaan telah mengalami pertumbuhan yang pesat di tahun 2023, ditandai dengan semakin banyaknya masyarakat yang memiliki hewan peliharaan sebagai bagian dari keluarganya. Menurut data penjualan Surya Petshop, penjualan cat food mengalami penurun selama dua minggu terakhir. Beberapa strategi telah diterapkan, seperti menggunakan promosi melalui penjualan online maupun menggunakan diskon, namun penjualan yang diperoleh belum mencapai target. Maka dari itu, Surya Petshop membutuhkan suatu sistem aplikasi yang dapat untuk mengidentifikasi pola berbelanja konsumen dalam menentukan strategi penjualan selanjutnya yang bisa diterapkan. Sistem ini dibuat berdasarkan data penjualan Surya Petshop yang diolah dengan menggunakan teknik data mining. Pada kasus ini, metode yang tepat adalah metode association atau biasa dikenal dengan Market Basket Analysis merupakan metode yang paling cocok digunakan untuk menganalisis pola perilaku pembeli yang membeli suatu produk pada suatu waktu. Penulis memilih algoritme frequent-pattern growth karena proses yang dilakukan lebih cepat dan efisien jika dibandingkan algoritme apriori yang harus memindai data secara terus menerus. Pada proses pengujian terhadap 311 total data dengan minimum support 5% dan minimum confidence 30% didapatkan 5 Rule dengan nilai pengujian Lift Ratio diatas 0.9. Dari hasil pengujian digunakan sebagai dasar untuk untuk merekomendasikan beberapa produk yang banyak diminati dan produk yang dibeli konsumen secara bersamaan.