PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWT DAN ASSOCIATION RULES PADA POLA PEMBELIAN PIZZA HUT

Abstract

Teknologi informasi yang berkembang pesat mempengaruhi semua bidang kehidupan. Persaingan dalam dunia usaha menuntut para pengusaha  untuk memikirkan cara dan sarana untuk meningkatkan perdagangan produk yang dijual. Namun, sangat mengecewakan ketika muncul situasi dimana terdapat banyak data tetapi sedikit informasi. Situasi ini biasa terjadi di industri ritel. Oleh karena itu, diperlukan suatu cara untuk menemukan pengetahuan di antara tumpukan data. Teknik ini disebut penambangan data. Penambangan data  adalah proses mengekstraksi data menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mesin, statistik, kecerdasan buatan, dan sistem basis data. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik Knowledge Discovery in Database (KDD) dan algoritma asssociation Rules. Algoritma ini mencari aturan dengan menghitung nilai dukungan dan keyakinan untuk setiap itemset. Penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui sejauh mana algoritma association rules dapat membantu perusahaan dalam membangun strategi persediaan barang, dan Untuk Menerapkan algoritma association rules yang dapat membantu dalam menggali informasi yang bermanfaat dari data transaksi penjualan. Hasil analisis dan pengujian yang  dilakukan dengan parameter  support minimal 20% dan tingkat kepercayaan minimal 70% menghasilkan kombinasi item menu  yang dapat dibuat dalam satu menu paket atau bundle dalam proses pengembangan promosi. Hasilnya, pengetahuan tentang pola pembelian Pizza Hut ditemukan, dan informasi tentang Pizza Hut menjadi yang paling populer.