PENERAPAN DATA MINING DALAM ALGORITMA FP GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PELANGGAN ONLINE SHOP CIREBON LAKU

Abstract

Perdagangan daring saat ini berkembang cukup pesat. Sistem jual beli yang dilakukan secara daring dapat memudahkan masyarakat berbelanja. masalah yang sering kita lihat adalah kehabisan stok pada online shop sehingga pelanggan pun terkadang kesulitan dalam berbelanja. Seiring dengan pertumbuhan penjualan yang terus meningkat, volume transaksi dan jumlah data yang terakumulasi juga mengalami peningkatan signifikan. Oleh karena itu, diperlukan strategi yang efektif dalam meningkatkan penjualan makanan melalui toko online. Pada Online shop cirebon laku salah satu tantangan yang dihadapi adalah kurangnya pemahaman terhadap pola pembelian pelanggan di Online Shop Cirebon Laku, sehingga manajemen stok belum mencapai tingkat optimal. Penerapan algoritma FP-Growth dapat memberikan kontribusi dalam memahami pola pembelian tersebut. Dengan adanya algoritma ini, dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap kecenderungan pembelian pelanggan, yang selanjutnya memungkinkan perencanaan stok yang lebih cerdas dan responsif terhadap dinamika pasar. Selain itu, penggunaan algoritma FP-Growth juga dapat membantu mengurangi risiko ketidakseimbangan stok yang mungkin terjadi. Tujuan dari tugas akhir ini Ingin mengetahui hasil dari penerapan algoritma Fp Growth untuk menganalisis pola pembelian pelanggan pada Online shop Cirebon laku serta Ingin mengetahui produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan melakukan penerapan Fp-Growth pada dataset transaksi penjualan yang mencakup 500 entri data dengan 16 atribut, dengan nilai Support 0.1 dan Confidence 0.8 berhasil ditemukan nilai tertinggi yaitu: jika pelanggan membeli Stuff roti, otak-tak mercon, cilok mercon maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu bakso aci dengan nilai Confidence 100% , jika pelanggan membeli Bakso aci , stuff roti, cilok mercon maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu otak-otak mercon dengan nilai Confidence nya 100%.