Analisa Penjualan Produk Skincare Menggunakan Algoritma Fp-Growth Di DRW Skincare

Authors

  • Rachel Maryam Aliska Purba STMIK Triguna Dharma
  • Muhammad Syahril STMIK Triguna Dharma
  • Rudi Gunawan STMIK Triguna Dharma

DOI:

https://doi.org/10.53513/jursi.v5i5.12123

Keywords:

FP-Growth, Data Mining, Pola Penjualan, Produk Skincare, Association Rule.

Abstract

Pertumbuhan pesat industri skincare di Indonesia menuntut pelaku usaha untuk memahami pola pembelian konsumen secara lebih mendalam. DRW Skincare sebagai salah satu brand lokal membutuhkan sistem analisis penjualan yang efektif guna mengoptimalkan strategi pemasaran. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk menganalisis data transaksi penjualan skincare selama periode September–Oktober 2024. Data yang diperoleh diolah melalui tahapan perhitungan support, pembentukan frequent itemset, pembangunan FP-Tree, dan pembentukan aturan asosiasi. Hasil menunjukkan bahwa Sunscreen Acne memiliki peran sentral sebagai produk pelengkap, dengan beberapa asosiasi signifikan seperti Facial Wash Hijau dan Sunscreen Acne (support 35%, confidence 84%) serta Radiant Acne dan Sunscreen Acne (support 18,33%, confidence 91,65%). Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk strategi bundling, cross-selling, dan promosi kombinasi produk.

 

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Muhammad Syahril, STMIK Triguna Dharma

Sistem Informasi

References

C. A. Z. Pratama, R. S. Dewi, and A. Wijayanto, “Pengaruh Viral Marketing terhadap Keputusan Pembelian Sunscreen Wardah melalui Brand Awareness sebagai Variabel Intervening (Studi pada Mahasiswa Universitas Diponegoro Semarang),” J. Ilmu Adm. Bisnis, vol. 11, no. 1, pp. 59–69, 2022, doi: 10.14710/jiab.2022.33406.

A. T. Lestari and S. B. Cahya, “Pengaruh Brand Ambassador Korea Lee Minho, Kualitas Produk, Dan Persepsi Harga Terhadap Keputusan Pembelian Sunscreen Azarine (Studi Pada Mahasiswa Aktif Fakultas Ekonomika Dan Bisnis Unesa),” J. Pendidik. Tata Niaga, vol. 11, no. 2, pp. 174–186, 2023.

D. L. Fatihah, A. Margareta, A. D. Kusumastuti, F. Sosial, and U. S. Surakarta, “Strategi membangun loyalitas merek melalui kepercayaan pelanggan untuk meningkatkan penjualan sunscreen wardah,” vol. 7, pp. 113–118, 2024, doi: 10.37600/ekbi.v7i1.1340.

H. Sahya, “Pengaruh social media marketing , kualitas produk dan harga terhadap minat beli produk skincare the originote pada generasi z di pontianak,” 2024.

D. Ardhianti and P. J. Kusuma, “Pengaruh Harga Produk, Kualitas Produk, Gaya Hidup Terhadap Minat Beli Ulang (Body Scrub Scarlett Di Aplikasi Shopee),” J. Maneksi, vol. 12, no. 4, pp. 950–962, 2023, doi: 10.31959/jm.v12i4.2026.

P. Edastama, A. S. Bist, and A. Prambudi, “Implementation Of Data Mining On Glasses Sales Using The Apriori Algorithm,” Int. J. Cyber IT Serv. Manag., vol. 1, no. 2, pp. 159–172, 2021, doi: 10.34306/ijcitsm.v1i2.46.

F. Solikhah, M. Febianah, A. L. Kamil, W. A. Arifin, and Shelly Janu Setyaning Tyas, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,” Tematik, vol. 8, no. 1, pp. 96–103, 2021, doi: 10.38204/tematik.v8i1.576.

D. Papakyriakou and I. S. Barbounakis, “Data Mining Methods: A Review,” Int. J. Comput. Appl., vol. 183, no. 48, pp. 5–19, 2022, doi: 10.5120/ijca2022921884.

Nugroho Arif Sudibyo, Ardymulya Iswardani, Kartika Sari, and Siti Suprihatiningsih, “Penerapan Data Mining Pada Jumlah Penduduk Miskin Di Indonesia,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 1, no. 3, pp. 199–207, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i3.42.

D. Marlina and M. Bakri, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.

A. R. Wibowo and A. Jananto, “Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.

A. Almira and dan Ali Ikhwan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth pada Analisis Pola Pencurian Daya Listrik,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 6, no. 2, pp. 442–448, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i2.12278

Downloads

Published

2026-09-29