KOMPARASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MEMBERIKAN STRATEGI DISKON

Abstrak

PT Menara Intermode memiliki data yang besar terkait penjualan tas brand En-ji Collection secara offline. Data ini dapat memberikan informasi atau pola terkait penjualan. Penulis menemukan permasalahan dalam mengidentifikasi pola pembelian transaksi karena terbatasnya menganalisis data tersebut. PT Menara Intermode memerlukan strategi pemasaran yang tepat. Kebiasaan belanja pelanggan dapat dicari pola nya dengan menggunakan teknik data mining. Dengan menggunakan teknik data mining penulis mempunyai tujuan untuk memberikan strategi diskon kepada konsumen. Tahap pertama dimulai dengan pengumpulan data, data yang yang telah dikumpulkan sebanyak 2.343 data transaksi, kemudian dilakukan data selection yang dimana melakukan pemilihan atribut yang penting sehingga memiliki hasil. Setelah data selection, dilakukan preprocessing pada data yang dimana untuk mengecek kerangkapan data dan menggunakan data sesuai kebutuhan. Setelah data preprocessing, dilakukan data transformasi yaitu dilakukan penyesuaian format data dalam bentuk tabular untuk proses data mining. Pada tahap data mining diterapkan menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth melalui pengujian RapidMiner. Hasil dari penelitian ini Algoritma Apriori menghasilkan 2 rules sedangkan algoritma FP-Growth menghasilkan 19 rules dengan minimum support 0,1 atau 10% dan minimum confidence 0,4 atau 40% yang dapat digunakan untuk memberikan strategi diskon kepada konsumen.