PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK REKOMENDASI ITEM PAKET PADA KONTEN PROMOSI DI PERUSAHAAN MU-MART

Fajar Dwi Insani, Kusrini Kusrini, Hanif Al Fatta

Abstract


Di tengah kemajuan teknologi yang pesat, peningkatan efisiensi dan kemudahan dalam berbagai aspek pekerjaan, terutama dalam pengambilan keputusan, menjadi aspek penting. Penelitian ini meneliti tentang ranah pemasaran digital, dengan fokus pada analisis perbandingan antara algoritma Apriori dan FP-Growth. Tujuan utamanya adalah menilai efektivitas kedua algoritma dalam mengungkap pola pembelian konsumen dan mengintegrasikannya dalam strategi promosi produk. Menggunakan data transaksi penjualan dari Perusahaan Mu-Mart, penelitian ini mengolah dan menghasilkan aturan asosiasi yang signifikan dan relevan. Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa Algoritma Apriori menunjukkan keunggulan dalam aspek interpretasi, sedangkan FP-Growth lebih unggul dalam hal efisiensi dan kecepatan dalam mengolah data berskala besar. Kesimpulan studi ini menekankan bahwa pemilihan algoritma harus disesuaikan dengan konteks spesifik dan kebutuhan analisis data yang ada. Penelitian ini menyarankan kombinasi kedua algoritma sebagai strategi optimal untuk meningkatkan kualitas analisis dalam merancang strategi promosi yang lebih efektif dan terarah.


Full Text:

PDF

References


Ahmad C. Putra, dkk (2020). “Analisis Asosiasi pada Transaksi penjualan daring menggunakan Algoritma Apriori dan Fp Growth”. Journal Of Teknomatika, Vol. 11 no. 2

Ahmad Anas (2020). “Penerapan Algoritma Fp-growth dalam menentukan perilaku konsumen Ghania Mart Muara Bulian”. Jurnal Ilmiah Media Sisfo Vol. 14. No. 2.

Amir Setiawan dkk. (2019). “Penentuan Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan metode Fp-Growth” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2. No. 2.

Turban, E. 2005 Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1. Andi: Yogyakarta.

S. P. Tamba dkk (2021). Penerapan data mining untuk pembuatan paket promosi penjualan menggunakan kombinasi Fp-tree dan Tid-list, Jurnal Teknik Informatika dan komputer Vol 4.

Anwan Chailes, Aditiya Hermawan, Didi Kurnaedi. 2020. “Penerapan Metode Data Mining Untuk Menentukan Pola Pembelian Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Pada Toko Mukara.” Journal ALGOR Vol. I No. 2.

Haroe Santoso, I Putu Hariyadi, Prayitno. (2016). “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori” Yogyakarta: Teknik Informatika.

Ulya Anisatur Rosyidah, Hardian Oktavianto. (2018). “Pencarian Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik Association Rule Mining”. Informatics Journal, Bol. 3 No.1.

Kusrini dan Luthfi, E.T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.

Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh, Ibnu Asror. (2016). “Penerapan Metode Association Rule menggunakan Algoritma Apriori pada Simulasi Prediksi Huja Wilayah Kota Bandung”. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan (JITTER), Vol II, No.2

Satrio Junaidi, Thomson Mary. (2018). Metode Data Mining Association Rule dengan Algoritma FP-Growth untuk mengetahui Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Jurnal Edik Informatika, V5. I1(41-53).

Fadillah, A.P., (2015), “Penerapan Medode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah”, Vol. 1, Bandung, Desember, 260 - 270.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.