Penerapan Data Mining Dalam menganalisis Data Penjualan barang Elektronik Metro Dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth

Abstract

Metro adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan barang-barang Elektronik. Perusahaan tersebut yang digunakan tempat bertemunya penjual dan pembeli serta ditandai dengan adanya transaksi dan biasanya ada proses tawar-menawa. Barang penjualan berupa elektronik kulkas, television dan lain-lain. Dengan menurunnya penjualan dan tidak tepat dalam menentukan strategi promosi yang diberikan pelanggan. Dengan begitu banyaknya data transaksi yang digunakan sebagi acuan menjual produk dengan harga modal yang hanya mendapatkan keuntungan kecil dan apabila masih tidak laku terjual pemilik toko elektronik mengeliminasi barang[1]. Dengan begitu Metro harus menggunakan strategi promosi penjualan, agar dapat meningkatkan pola penjualan elektronik, maka sistem yang cocok dalam menganalisa pola penjualan adalah dengan keilmuan data mining. Data Mining adalah proses penggalian data secara mendalam untuk mengetahui hal yang berarti dan tidak diketahui keberadaanya dan Data mining sudah banyak digunakan dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan, salah satunya adalah menggunakan Data mining untuk penentuan dalam menganalisa pola penjualan elektronik dan algoritma yang cocok digunakan menggunaan FP-Growth.Algoritma FP-Growth sendiri merupakan hasil perbaikan dari algoritma Apriori. FP-Growth membangkitkan struktur data tree atau yang lebih dikenal sebagai frequent pattern tree. Dari sistem tersebut mendapatkan hasil yang maksimal dalam menganalisa pola penjualan elektronik dengan menggunakan algoritma FP-Growth yang lebih efisien maupun efektif dalam mengetahui strategi promosi penjualan.