Analisis Data Transaksi Penjualan Produk Pertanian Menggunakan Algoritma FP-Growth
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3426Abstract
Toko RIKA TANI menyediakan berbagai kebutuhan tani. Banyak data transaksi yang dikumpulkan setiap harinya pada sistem kasir RIKA TANI. Salah satu strategi penjualan yang dapat dilakukan adalah analisis data penjualan menggunakan disiplin ilmu data mining yaitu analisa keranjang belanja atau association rules menggunakan algoritma FP-Growth. Dari hasil penentuan pola transaksi penjualan dengan menggunakan algoritma FP-Growth diketahui produk pertanian yang paling sering dibeli diantaranya pada kategori pupuk yaitu NPK YARAMILA UNIK 16 KG dan NPK YARAMILA WINNER ECER dengan tingkat presentase mencapai 82% dan ada KNO BUAH / PUTIH 2 kg dengan tingkat presentase mencapai 72%. Disusul TAPUZ 100 GR, kategori insektisida dan ZERAM 250 ML dalam kategori herbisida yang sama mempunyai tingkat presentase mencapai 73%. Serta kombinasi itemset didapatkan asosiasi Jika membeli NPK YARMILA UNIK 16KG, dan ARJUN 250 ml maka membeli NPK YARAMILA WINER ECER dengan nilai penunjang (support) sebesar 53 % dan nilai kepercayaan (Confidence) sebesar 98 %.
Keywords:
data transaksi, data mining, Algoritma FP-Growth##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
N. F. Hasan, R. Hammad, D. E. Profesi, and K. Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kombinasi Paket Produk Pertanian Menggunakan Algoritma Apriori,” Eksplora Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 38–49, Sep. 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.261.
M. F. Mulya, N. Rismawati, and R. R. Alifi, “Analisis Dan Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin Universitas Tanri Abeng,” Faktor Exacta, vol. 12, no. 3, p. 210, Nov. 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4541.
D. C. Aprilla Donny Aji Baskoro Lia Ambarwati I Wayan Simri Wicaksana Editor and R. Sanjaya, “Identitas Belajar Data Mining dengan RapidMiner Hak Cipta © pada Penulis Hak Guna mengikuti Open Content model Desain sampul: Dennis Aprilla C.”
I. Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan Oleh, K. Tampubolon, H. Saragih, and B. Reza, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan.” [Online]. Available: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/487/jbptunikom
M. F. Mulya, N. Rismawati, and R. R. Alifi, “Analisis Dan Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin Universitas Tanri Abeng,” Faktor Exacta, vol. 12, no. 3, p. 210, Nov. 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4541.
S. Sucipto, S. Sucipto, and A. Nugroho, “Analisis Data Warehouse Pada Perpustakaan Man X Untuk Efisiensi Manajemen,” Fountain of Informatics Journal, vol. 5, no. 3, p. 17, Nov. 2020, doi: 10.21111/fij.v5i3.4988.
K. Eko Nurcahyo and A. Nugroho, “Pemetaan Data Siswa Menggunakan Data Warehouse Untuk Promosi di SMK Z Mapping Student Data Using Data Warehouse for Promotion at Vocational High School of Z,” Research : Journal of Computer, vol. 3, no. 2, pp. 55–66, 2020.
L. Kando Sihombing, U. Fatimah Sari Sitorus Pane, P. Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma, “Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Jurnal Sistem Informasi TGD, vol. 1, pp. 228–238, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
H. Jurnal, A. P. Sandi, and V. W. Ningsih, “Jurnal Publikasi Ilmu Komputer Dan Multimedia Implementasi Data Mining Sebagai Penentu Persediaan Produk Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” JUPIKOM, vol. 1, no. 2, 2022.
S. Komariyah, S. Anwar, and B. Nurhakim, “Implementasi Data Mining FP-Growth Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Transaksi Penjualan,” vol. 1, no. 2, 2023.
R. Riyanto, R. Firliana, and S. Sucipto, “Pemilihan Roti Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW),” Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), vol. 3, no. 1, pp. 138–144, 2019, doi: 10.29407/INOTEK.V3I1.527.
I. Y. Anggraini, S. Sucipto, and R. Indriati, “Cyberbullying Detection Modelling at Twitter Social Networking,” JUITA : Jurnal Informatika, vol. 6, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.30595/juita.v6i2.3350.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Ulfia Nila, Rina Firliana, Sucipto Sucipto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
