Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi Penjualan Pada Yamaha JG

Abstract

Perusahaan Yamaha JG mempunyai data yang tersimpan dalam basis datanya. Data transaksi tersebut semakin hari semakin banyak dan bertambah. dengan bertambahnya jumlah data pada perusahaan tersebut, maka peran analis untuk menganalisis data secara manual perlu digantikan dengan aplikasi. Sehingga proses penganalisis dapat dilakukan secara tepat dan akurat.Konsep penelitian ini dengan penerapan menggunakan algoritma fp-growth merupakan teknik association rules pada data mining untuk mencari pola frekuensi atau kombinasi itemset. FP-Growth yanag merupakan suatu terstruktur data yang digunakan untuk Frequent Pattern Tree, algoritma tersebut dapat langsung mengestrak frekuensi item dari FP-tree. Metode FP-Growth yang dilakukan pada 3 tahapan utama yaitu pembangkitan Conditional Pattern Base, pembangkitan Conditional FPTree, dan Pencarian Frequent Itemset  FP-Growth adalah merupakan suatu algoritma yang memperkecil ukuran dataset yang mempresentasikan frequent itemset kedalam FP-Tree disebut Frequent pattern. Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan rekomendasi penjualan motor yang banyak diminati oleh masyarakat, sehingga para pemangku kebijakan dimudahkan untuk melakukan pembelian ulang dan menyediakan stok banyak.Hasil penelitian yang telah dilakukan penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yaitu Berdasarkan hasil pengelolan support didapatkan bahwa konsumen rata rata membeli 1 item motor sebanyak 11 unit, kemudian rata rata konsumen minta beli 2 unit motor sebanyak 36 unit, kemudian rata rata konsumen minta beli 3 unit motor sebanyak 51 Unit, kemudian rata rata konsumen minta beli 4 unit motor sebanyak 11 Unit.