Implementasi Data Mining dengan Algoritma K-Medoids dan FP-Growth untuk Menentukan Asosiasi Itemset Produk

Authors

  • Moch. Ghufron Ramadhani Indonesia
  • Patmi Kasih Indonesia
  • Intan Nur Farida Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/r38th014

Abstract

Ceria Store, sebagai salah satu bisnis retail, menghadapi tantangan meningkatkan efisiensi operasional dalam menghadapi persaingan industri ritel yang ketat. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih mendalam dan berbasis data untuk mengatasi masalah ini. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Medoids untuk clustering dan FP-Growth untuk analisis asosiasi itemset, menganalisis pola pembelian konsumen berdasarkan data penjualan dari November dan Desember 2023. Proses clustering menunjukkan adanya tiga kelompok penjualan berbeda (rendah, sedang, dan tinggi), untuk memperkecil data yang akan diasosiasikan. Beberapa rekomendasi produk ditemukan dari analisis asosiasi berupa 4 item Produk Yaitu Daster Kencana Ungu, Short Ivanova, Sport Bra, Andin Underwear, Atasan Lyra, Leging Adi Sp.

Keywords:

K-Medoids, FP-Growth, Asosiasi Itemset, Clustering, Pola Pembelian Produk

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

A. Andirwan, V. Asmilita, M. Zhafran, A. Syaiful, and M. Beddu, “Strategi Pemasaran Digital: Inovasi untuk Maksimalkan Penjualan Produk Konsumen di Era Digital.”

D. Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau, I. Kamila, U. Khairunnisa, P. Studi Sistem Informasi, and F. Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.

C. Eri Firman Akademi Manajemen Informatika and K. Dumai Jl Utama Karya Kel Bukit Batrem Kec Dumai Timur, “I N F O R M A T I K A PENENTUAN POLA YANG SERING MUNCUL UNTUK PENJUALAN PUPUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, vol. 9, no. 2, 2017.

wiwit A. Triyanto, V. Suhartono, and H. Himawan, “Analisis Keranjang Pasar Menggna K-medoids dan FP-Growth,” Pseudocode, 2014.

I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, vol. 2, no. 2, p. 107, Nov. 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.

M. Imam Ghozali, fan N. Zaenal Ehwan SMA, J. Pati, and W. Harry Sugiharto, “ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA FP GROWTH, SELF ORGANIZING MAP (SOM) DAN K MEDOIDS,” Jurnal SIMETRIS, vol. 8, 2017.

W. A. Triyanto, “ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN PRODUK,” Jurnal SIMETRIS, vol. 6, 2015.

S. Adibya, P. Putra, P. Kasih, and J. Sahertian, “Implementasi Pola Penjualan Barang di Minimarket Menggunakkan Metode Apriori.”

I. W. Septiani, Abd. C. Fauzan, and M. M. Huda, “Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien Penderita Kanker Paru-Paru,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 4, p. 556, Jul. 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4055.

A. R. Wibowo and A. Jananto, “IMPLEMENTASI DATA MINING METODE ASOSIASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA PERUSAHAAN RITEL,” vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.

Downloads

Published

2024-07-31

Issue

Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Moch. Ghufron Ramadhani, Patmi Kasih, Intan Nur Farida

Creative Commons License

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:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Implementasi Data Mining dengan Algoritma K-Medoids dan FP-Growth untuk Menentukan Asosiasi Itemset Produk. (2024). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 8(3), 1488-1496. https://doi.org/10.29407/r38th014