UNAMAUNAMA

Jurnal Ilmiah Media SisfoJurnal Ilmiah Media Sisfo

Ghania Mart merupakan salah satu minimarket yang beroperasi di Muara Bulian, tepatnya di Jl. Prof. Dr. Sri Sudewi atau depan Rumah Sakit Umum Daerah Haji Abdoel Madjid Batoe Muara Bulian. Minimarket ini tergolong masih baru karena beroperasi sejak tahun 2020. Meskipun baru, minimarket ini cukup ramai dikunjungi oleh konsumen yang berbelanja, hal ini dikarenakan pemilihan lokasi yang tepat dari manajemen Ghania Mart. Produk yang tersedia di Ghania Mart lebih didominasi oleh kebutuhan bahan pokok seperti beras, minyak sayur, gula, garam dan lainnya. Selain itu juga tersedia produk lain seperti makanan instan dan minuman instan dengan berbagai merk dan variasi rasa. Ghania Mart beroperasi mulai dari pukul 08.00 sampai pukul 21.00 WIB. Metode yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah library research atau penelitian labor. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan teknik pengayaan data mining. Adapun algoritma yang penulis gunakan dalam penambahan data ini adalah Algoritma FP-Growth. Sedangkan software yang digunakan adalah Weka Data Mining. Hasil penelitian ini membuktikan algoritma FP-Growth memiliki kecepatan dalam pemrosesan data yang terbantu dari pembentukan FP-Tree. Pengujian menggunakan software data mining Weka didapatkan 4 rule terbaik. Kombinasi Masker dan Kopi memiliki support 10% dan confidence mencapai 93%.

Berdasarkan pembahasan di atas, kesimpulan yang dapat diambil adalah, algoritma FP-Growth memiliki kecepatan dalam pemrosesan data yang terbantu dari pembentukan FP-Tree.Pengujian menggunakan software data mining Weka didapatkan 4 rule terbaik.Kombinasi Masker dan Kopi memiliki support 10% dan confidence mencapai 93%.Hal ini membuktikan bahwa produk Masker dan Kopi merupakan kombinasi pembelian yang paling sering dibeli oleh konsumen pada Ghania Mart Muara Bulian.

Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan memperluas data transaksi dari Ghania Mart ke minimarket lain di wilayah yang berbeda untuk membandingkan pola konsumen secara regional. Selain itu, integrasi data real-time dari sistem kasir dapat meningkatkan akurasi analisis menggunakan algoritma FP-Growth. Penelitian juga bisa fokus pada pengembangan model prediksi kebutuhan konsumen berdasarkan pola pembelian yang ditemukan, seperti mengidentifikasi tren produk tertentu di musim tertentu. Dengan menambahkan faktor demografi konsumen (usia, jenis kelamin, dll.) dalam analisis, hasil penelitian akan lebih mendalam dan relevan untuk strategi pemasaran. Akhirnya, eksplorasi algoritma lain seperti Eclat atau Apriori bisa dilakukan untuk membandingkan efisiensi dan kecepatan pemrosesan data.

  1. Penerapan Algoritma Fp-Growth Dalam Menentukan Perilaku Konsumen Ghania Mart Muara Bulian | Jurnal Ilmiah... doi.org/10.33998/mediasisfo.2020.14.2.879Penerapan Algoritma Fp Growth Dalam Menentukan Perilaku Konsumen Ghania Mart Muara Bulian Jurnal Ilmiah doi 10 33998 mediasisfo 2020 14 2 879
Read online
File size646.26 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test