Analisis Keranjang Pasar Menggunakan Algoritma K-Means dan FP-Growth pada PT. Citra Mustika Pandawa
Market Basket Analysis with K-Means and FP-Growth Algorithm as Citra Mustika Pandawa Company
DOI:
https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.62Keywords:
Association Rule, Data Mining, FP-Growth, K-Means, PT Citra Mustika PandawaAbstract
PT. Citra Mustika Pandawa adalah perusahaan yang bergerak dibidang furniture, menjual berbagai perabotan dalam rumah tangga seperti, sofa, televisi, rak piring, lemari dan sebagainya. Pengamatan terhadap transaksi data penjualan PT.Citra Mustika Pandawa memberikan pengetahuan dan informasi baru tentang keadaan pasar serta keminatan pelanggan terhadap suatu produk. Metode yang terkenal dibidang bisnis retail adalah Association Rule atau sering dikenal dengan istilah analisa keranjang belanja (market basket analysis). Pendekatan untuk menganalisa keranjang pasar dengan menggunakan aturan asosiasi. penelitian menggunakan metode asosiasi untuk melihat ketertarikan antara barang yang satu dengan yang lainnya dalam data transaksi. Dalam mengolah data transaksi digunakan algoritma FP-Growth dan K-Means. Algoritma K-Means berguna untuk cluster data, sehingga algoritma FP-Growth berguna untuk proses asosiasi.
Berdasarkan Association Rule yang telah terbentuk pada tiap cluster diketahui bahwa terdapat 8 items/produk yang sering dibeli oleh pelanggan pada PT. Citra Mustika Pandawa yaitu produk Meja Makan Elite, Rak Piring Asia Jaya, Tv Led 32", Lemari Es 1p, Kitchen Set, Mesin Cuci 2t, dan Lemari Pakaian 1p.
References
M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
A. Aprizal, H. Hasriani, and W. Ningsih, “Implementasi Data Mining Untuk Penentuan Posisi Barang pada Rak Menggunakan Metode Apriori Pada PT Midi Utama Indonesia,” Techo.COM, vol. 15, no. 4, pp. 335–342, 2016.
I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min., vol. 2, no. 2, p. 107, 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” None, vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
N. Mamahit and A. Qoiriah, “Penerapan Algoritma Fp-Growth dan K-Means pada Data Transaksi Minimarket,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 1, no. 02, pp. 78–83, 2019.
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.
W. A. Triyanto, V. Suhartono, and H. Himawan, “Analisis Keranjang Pasar Menggunakan K-Medoids Dan FP-Growth,” Pseudocode, vol. 1, no. 2. pp. 129–142, 2015, doi: 10.33369/pseudocode.1.2.129-142.
M. I. Ghozali, R. Z. Ehwan, and W. H. Sugiharto, “Analisa Pola Belanja Menggunakan Algoritma Fp Growth, Self Organizing Map (Som) Dan K Medoids,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, pp. 317–326, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
V. S. Moertini, “Data Mining Sebagai Solusi,” 2nd Int. Conf. Educ. Data Min., vol. 7, no. 1, pp. 44–56, 2009, [Online]. Available: https://eric.ed.gov/?id=ED539082%0Ahttp://www.win.tue.nl/~mpechen/research/edu.html.
A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
Y. Asriningtias et al., “Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. Ahmad Dahlan, vol. 8, no. 1, p. 103640, 2014, doi: 10.12928/jifo.v8i1.a2082.
A. Masnur, “Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen,” SATIN-Sains dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 32–40, 2015.
N.Rice, Mustakim, S. Nur Febi, “Determination of the relationship pattern of association topic on Al- Qur ’ an using FP-Growth Algorithms Determination of the relationship pattern of association topic on Al-Qur ’ an using FP-Growth Algorithms,” 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012020.
L. C. A. M. C and A. K. D, “Market Basket Analysis for a Supermarket based on Frequent Itemset Mining,” Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 9, no. 5, pp. 257–264, 2012.
M. Mustakim, D.M. Herianda, A. Ilham, A. Daeng, F.E. Laumal, N. Kurniasih, A. Iskandar, G. Manulangga, I. B. A. I. Iswara, R. Rahim., "Market Basket Analysis Using Apriori and FP-Growth for Analysis Consumer Expenditure Patterns at Berkah Mart in Pekanbaru Riau", J. Phys.: Conf. Ser. 1114 012131, 2018, doi :10.1088/1742-6596/1114/1/012131.
