Implementasi Data Mining Menganalisa Pola Penjualan Barang Menggunakan Metode F-Growth
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v22i2.7973Keywords:
Data Mining, FP-Growth, Koperasi Unit Desa, Pola penjualanAbstract
Koperasi Unit Desa (KUD) Karya Maju merupakan kesatuan ekonomi terkecil dari kerangka pembangunan pedesaan. Dengan kata lain koperasi unit desa adalah koperasi di wilayah pedesaan yang bergerak dalam penyediaan kebutuhan masyarakat yang berkaitan dengan kegiatan pertanian. Teluk Panji 1 merupakan desa yang terletak di distrik Kampung Rakyat, Kabupaten Labuhan Batu Selatan, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Data penjualan mempunyai transaksi yang sangat besar jika penjualan dilakukan setiap harinya. Jika data tersebut hanya disimpan tanpa digunakan lagi maka akan menimbulkan masalah baru dimana data akan terus menumpuk sehingga perusahaan harus menyediakan biaya untuk pemeliharaan data tersebut. Beberapa solusi yang dapat digunakan dalam mengatasi masalah tersebut adalah salah satunya menerapkan aplikasi data mining. Data mining adalah teknologi yang dapat menggabungkan metode analisis tradisional dengan algoritma yang canggih untuk memproses data dengan volume yang besar. Dan metode yang digunakan dalam data mining ini adalah FP-Growth, dimana setiap itemset dapat diketahui, sehingga barang yang dijual dapat dengan mudah dicari dan ditemukan karena penyusunan barang dan peletakan barang berdasarkan pola penjualan. Hasil penelitian ini adalah berupa aplikasi yang berbasis dekstop yang dapat mengimplementasikan metode FP-Growth dalam membantu mencari pola penjualan barang pada Koperasi Unit Desa (KUD) Karya Maju.References
E. Munanda and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak,†J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253
N. Ndruru, Y. Syahra, and E. Elfitriani, “Penerapan Metode Fp-Growth Untuk Penjualan Produk Seni Ukir Pada Buulolo Galery,†J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 1, p. 45, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4770.
I. Astrina, M. Z. Arifin, and U. Pujianto, “Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,†Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
P. Peralatan et al., “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola,†◼, vol. 118, no. 1, pp. 118–136, 2020.
K. N. Nasution, “Prediksi Penjualan Barang Pada Koperasi Pt. Perkebunan Silindak Dengan Menggunakan Metode Monte Carlo,†J. Ris. Komput., vol. 3, no. 6, pp. 65–69, 2016.
I. Ananda and E. Zuraidah, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Barang Pada PT Asia Truk Pratama Jakarta,†J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.6248.
N. Noviyanto, “Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita COVID-19 Berdasarkan Negara di Benua Asia,†Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 2, pp. 183–188, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8808.
A. E. Wicaksono, “Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Peserta Didik Di Sekolah Untuk Memprediksi Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,†J. Teknol. Rekayasa, vol. 21, no. 3, pp. 206–216, 2016, [Online]. Available: http://www.sman16bekasi.sch.id
M. M. K. Neighbor, “Penerapan data mining untuk prediksi penjualan produk elektronik terlaris menggunakan metode k-nearest neighbor,†2018.
L. Henando, “Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Analisa Perbandingan Data Penjualan Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer Payakumbuh),†J-Click, vol. 6, no. 2, pp. 201–207, 2019.
S. Kurniawan, W. Gata, H. Wiyana, and P. Studi, “Analisis Algoritma FP-Growth Untuk Rekomendasi Produk Pada Data Retail Penjualan Produk Kosmetik (Studi Kasus: MT Shop Kelapa Gading),†Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2018 (SENTIKA 2018), vol. 2018, no. 8, pp. 61–69, 2018, [Online].Available: https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2018/8.pdf
