Analisis Data Mining Pembelian dengan Association Rule Market Basket Analysis menggunakan algoritma FP-Growth

Pertumbuhan ekonomi di Indonesia menunjukkan kenaikkan dari tahun ke tahun. Salah satu bentuk dari peningkatan pertumbuhan ekonomi di Indonesia adalah dengan meningkatnya daya beli masyarakat. Kenaikan daya beli masyarakat berbanding lurus dengan meningkatnya kehadiran retail di Indonesia. Menghadapi persaingan yang dilakukan dari setiap retail berlomba-lomba untuk melakukan penjualan barang yang sering dibeli oleh masyarakat. Untuk mengetahui data historis ada retail dilakukan dengan AR-MBA untuk memodelkan hubungan produk yang dibeli secara bersamaan. Sehingga tujuan penelitian ini yaitu melihat pembelian antar produk pada suatu retail dengan AR-MBA menggunakan FP-Growth. Penelitian ini menggunakan 450 data dari hasil transaksi pada suatu retail. Hasil penelitian yang didapatkan adalah terdapat 8 associatioan rule terbentuk dengan nilai lift rasio > 1 serta tingkat kepercayaan minimal 30% dari setiap hubungan terbentuk. Berdasarkan 8 rule selanjutnya dilakukan perancangan layout usulan untuk meningkatkan efiseiensi pelanggan saat berbelanja.