REKOMENDASI PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA TOKO SINY.CO
Loading...
Date
2024
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Program Studi S1 Informatika
Abstract
Di jaman modern ini begitu banyaknya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan, menuntut para pemilik toko untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang dijual salah satunya adalah dengan pemanfaatan data transaksi penjualan pakaian ini dengan data mining. Data Mining merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru yang dapat digeneralisasi untuk masa yang akan datang, bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar (massive database). Pada kondisi tersebut dibutuhkan sebuah teknik pengolahan data yang baik, salah satunya dengan teknik data mining. Salah satu yang dapat digunakan pada teknik tersebut adalah dengan menggunakan metode Association rule dengan menggunakan algoritma FP-Growth, yaitu sebuah algoritma yang menghasilkan frequent itemset yang nantinya akan digunakan untuk menentukan rekomendasi produk pakaian untuk kebutuhan Toko Siny.co. Penelitian ini menggunakan aplikasi RapidMiner Studio untuk membantu pengolahan data transaksi. Metode penelitian ini menggunakan minimum support 20% dan minimum confidence 80% sehingga menciptakan 9 rule aturan asosiasi, Dimana aturan tersebut menentukan beberapa produk untuk rekomendasi pada Toko Siny.Co diantaranya adalah Sashi, Canna, Alice, Tartan, Aruna, Cassandra, Nala, Lalita, dan Acio.