Penerapan Algoritma FP-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Promosi di SPC Mart

  • I Putu Kevin Ari Narayana Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • I Made Agus Dwi Suarjaya Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • Ni Made Ika Marini Mandenni Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana

Abstract

Berdasarkan data dari BPS, UMKM mengalami penurunan karena dampak dari COVID-19. Hal ini membuat pemilik UMKM diharuskan untuk memilih strategi promosi demi meningkatkan penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan algoritma Eclat dan FP-Growth dalam pembuatan paket bundle di minimarket. Kedua algoritma tersebut dianggap memiliki kemampuan yang baik dalam menemukan pola asosiasi. Dengan demikian, paket bundle yang dibuat menggunakan kedua algoritma tersebut diharapkan dapat meningkatkan nilai penjualan dan kepuasan pelanggan minimarket. Studi kasus yang dilakukan menggunakan data transaksi selama satu tahun di sebuah minimarket di Sidakarya. Data tersebut kemudian diolah menggunakan algoritma Eclat dan FP-Growth untuk menemukan pola asosiasi yang terjadi antara item-item yang sering dibeli bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma tersebut dapat membantu dalam pembuatan paket bundle yang baik. Algoritma FP-Growth terbukti lebih efisien dalam hal waktu proses dan membutuhkan lebih sedikit memori dibandingkan dengan algoritma Eclat. Algoritma tersebut juga dapat digunakan sebagai salah satu metode dalam meningkatkan nilai penjualan dan kepuasan pelanggan di minimarket SPC Mart yang terbukti dengan skor CSAT yang menunjukan nilai 85%. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi bagi minimarket dalam memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.

References

[1] R. Rosita, “Pengaruh Pandemi Covid-19 Terhadap Umkm Di Indonesia,” J. Lentera Bisnis, vol. 9, no. 2, p. 109, 2020, doi: 10.34127/jrlab.v9i2.380.
[2] F. Welis Raldianingrat, “Pengaruh Marketing Mix Dan Persepsi Konsumen Terhadap Minat Beli Konsumen Pada Home Industry Donat Kentang Madona Di Kecamatan Unaaha,” Pengaruh Mark. Mix, vol. 3, no. 2, pp. 58–66, 2019, [Online]. Available: http://www.tjyybjb.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=9987.
[3] R. S. Putri and I. Safri, “Pengaruh Promosi Penjualan Dalam Meningkatkan Penjualan Mobil Mitsubishi Pada PT. Pekan Perkasa Berlian Motor Pekanbaru,” J. Valuta, vol. 1, no. 2502–1419, pp. 1–25, 2015.
[4] A. D. Cahya, A. Aminah, A. F. Rinaja, and N. Adelin, “Pengaruh Penjualan Online di masa Pademi Coviv-19 terhadap UMKM Menggunakan metode Wawancara,” Jesya (Jurnal Ekon. Ekon. Syariah), vol. 4, no. 2, pp. 857–863, 2021, doi: 10.36778/jesya.v4i2.407.
[5] R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa, vol. 3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[6] C. E. Firman, “Penentuan Pola Yang Sering Muncul Untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” I N F O R M a T I K a, vol. 10, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.36723/juri.v9i2.97.
[7] R. Nurul Arifin, “Implementasi Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-GROWTH) Menentukan Asosiasi Antar Produk (Study KAsus Nadia Mart),” Dok. Karya Ilm., pp. 0–1, 2015.
[8] Y. Zeng, S. Yin, J. Liu, and M. Zhang, “Research of improved FP-growth algorithm in association rules mining,” Sci. Program., vol. 2015, 2015, doi: 10.1155/2015/910281.
[9] S. Sulastri, E. Zuliarso, and Y. Anis, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Algoritma Eclat Pada Ahass Akmal Jaya Purwodadi,” Dinamik, vol. 22, no. 1, pp. 50–56, 2017, doi: 10.35315/dinamik.v22i1.7105.
[10] M. Kaur, U. Garg, and S. Kaur, “Advanced eclat algorithm for frequent itemsets generation,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 10, no. 9, pp. 23263–23279, 2015.
[11] R. Aditiya, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 2, pp. 67–73, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[12] W. N. Setyo and S. Wardhana, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Di Cv Cahaya Setya Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Petir, vol. 12, no. 1, pp. 54–63, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i1.416.
[13] M. H. Desti Fitriati, “PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PENGGUNAAN TRANSPORTASI ONLINE,” Pros. SNATIF ke-4 Tahun 2017, pp. 153–160, 2017.
[14] M. Mariko, “Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Item Paket Pada Konten Promosi,” Explore, vol. 11, no. 2, p. 24, 2021, doi: 10.35200/explore.v11i2.438.
[15] K. N. Wijaya, R. F. Malik, and S. Nurmaini, “Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan Perbandingan Algoritma Fp-Growth ( Frequent Pattern Growth ) Dan Eclat Pada Minimarket,” vol. 7, no. 2, pp. 364–373, 2020.
[16] J. Heaton, “Comparing dataset characteristics that favor the Apriori, Eclat or FP-Growth frequent itemset mining algorithms,” in SoutheastCon 2016, 2016, pp. 1–7, doi: 10.1109/SECON.2016.7506659.
[17] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[18] U. Nir, I. K. Gede, D. Putra, and I. P. Arya, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Menemukan Pola Pembelian Konsumen pada Perusahaan Retail,” JITTER - J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 1, no. 2, 2020, [Online]. Available: https://ocs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/69743.
[19] H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020, vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[20] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[21] N. Aini, S. A. Wicaksono, and I. Arwani, “Pembangunan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web menggunakan Metode Rapid Application Development (RAD)(Studi pada: SMK Negeri 11 Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, pp. 8647–8655, 2019.
[22] A. F. Hadining, “Analisis Kepuasan Pelanggan Abc Laundry Dengan Menggunakan Metode Service Quality, Importance Performance Analysis (Ipa) Dan Customer Satisfaction Index (Csi),” J@ti Undip J. Tek. Ind., vol. 15, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.14710/jati.15.1.1-10.
[23] B. K. Wijaya, I. Pramawati, A. S. Arief, and ..., “Key Performance Indicator Analysis In Improving The Quality Of Excellent Service On Globalxtreme Companies,” J. Mantik, vol. 6, no. 36, pp. 1714–1720, 2022, [Online]. Available: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2604.
[24] D. R. Indika and C. Jovita, “Media Sosial Instagram Sebagai Sarana Promosi Untuk Meningkatkan Minat Beli Konsumen,” J. Bisnis Terap., vol. 1, no. 01, pp. 25–32, 2017, doi: 10.24123/jbt.v1i01.296.
[25] L. D. Yunita and T. Handayani, “Strategi Bauran Promosi Penyelenggaraan Event (Studi Kasus Perencanaan dan Penyelenggaraan Event Pasar Murah),” J. Ris. Bisnis dan Investasi, vol. 4, no. 1, pp. 14–24, 2018, doi: 10.35313/jrbi.v4i1.989.
[26] N. P. R. Apriyanti, I. K. G. D. Putra, and I. M. S. Putra, “Peramalan Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Support Vector Regression,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi), vol. 8, no. 2, p. 72, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p01.
[27] A. Merceron and K. Yacef, “Interestingness measures for association rules in educational data,” Educ. Data Min. 2019 - 1st Int. Conf. Educ. Data Mining, Proc., no. January, pp. 57–66, 2019.
[28] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb. Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020.
Published
2023-07-02
How to Cite
NARAYANA, I Putu Kevin Ari; SUARJAYA, I Made Agus Dwi; MANDENNI, Ni Made Ika Marini. Penerapan Algoritma FP-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Promosi di SPC Mart. JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, [S.l.], v. 4, n. 2, p. 1766-1780, july 2023. ISSN 2747-1233. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/103626>. Date accessed: 21 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.24843/JTRTI.2023.v04.i02.p11.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.