Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1260Keywords:
Data Mining, Asosiasi, Apriori, FP-Growth, lift rasio, Evaluasi HasilAbstract
Teknologi semakin berkembang dan canggih dari masa ke masa bahkan untuk setiap detiknya, sehingga dengan ini perusahaan perlu memanfaatkan teknologi untuk menjambatani usaha ke pelanggan sehingga mempermudah dalam mengelola bisnis. Pertumbuhan bisnis khususnya dikota Nusa Tenggara Barat (NTB) sangat berkembangan persaingan bisnis dalam perdagangan sangat ketat sehingga membutuhkan strategi yang matang dalam mengelola usaha. Pada penelitan ini peneliti melakukan penelitian disalah satu perusahaan di Nusa Tenggara Barat dimana toko tersebut menjual berbagai jenis aksisoris. Toko yang dijadikan sebagai studi kasus ini merupakan toko yang terkenal oleh masyarakat sekitar sehingga bisa memiliki banyak pelanggan. Pada penelitian ini peneliti melakukan analisis bertujuan untuk mencari kemiripan barang berdasarkan item pembelian dijadikan sebagai acuan dalam tata letak barang dan mengidintifikasi kesamaan barang yang dibeli ketika menambah stok barang. Untuk mengidentifikasi tujuan pada penelitian ini peneliti melakukan proses perhitungan menggunakan dua metode yaitu apriori dan FP-Growth dan melakukan pengujian dengan 2 pengujian yaitu pengujian hasil dan rasio adapun hasil pengujian didapatkan FP-Growth menghasilkan rule yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma apriori dengan total rule sebanyak 6, sedangakan algoritma apriori menghasilkan 4 rule, dan untuk pengujian dengan evaluasi hasil rule dari masing masing algoritma, algritma FP-Growth memiliki hasil yang terbaik dengan lift ratio 1.27908.
Downloads
References
[2] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,†PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[3] D. Sepri, M. Afdal, and S. Riau, “Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori Dan FP-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis Pengenalan Kampus Studi Kasus Di Stkip Adzkia Padang,†J. Sist. Inf. Kaputama, vol. 1, no. 1, 2017.
[4] L. Ardiantoro and N. Sunarmi, “Badminton player scouting analysis using Frequent Pattern growth (FP-Growth) algorithm,†J. Phys. Conf. Ser., vol. 1456, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1456/1/012023.
[5] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,†J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[6] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,†vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[7] F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,†Mantik Penusa, vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/330.
[8] D. P. Sari, “Data Mining Perkiraan Produksi Spanduk Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Cv . Mentari Persada Medan ),†Pelita Inform. Budi Darma, vol. 9, no. 1, pp. 33–41, 2015, [Online]. Available: https://www.e-jurnal.com/2016/09/data-mining-perkiraan-produksi-spanduk.html.
[9] R. Fitria, W. Nengsih, and D. H. Qudsi, “Implementasi Algoritma FP-Growth Dalam Penentuan Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas,†J. Sist. Inf., vol. 13, no. 2, p. 118, 2017.
[10] H. Maulidiya, A. Jananto, G. Special, I. A. Bawang, M. Sedap, and M. Asosiasi, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan FP-Growth SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN PENENTUAN PAKET SEMBAKO,†pp. 978–979, 2020.
[11] M. A. FP-Growth, D. Melati, and T. S. Wahyuni, “ASSOCIAION RULE DALAM MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Delila Melati 1* , Titi Sri Wahyuni 2 1,†vol. 7, no. 4, 2019.
[12] S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,†J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018.
[13] G. Grand, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Menemukan Hubungan Data Murid dengan Nilai Sekolah,†Ikraith Inform., vol. 2, no. 18, pp. 7–12, 2018.
[14] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),†J. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018.
[15] N. Hadinata and K. Kurniawan, “Analisis Pola Pembelian Produk Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,†J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 263–268, 2020.
[16] D. E. Satie, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Analisa Algoritma Apriori Pada Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 136, 2020.
[17] D. S. Purnia and A. I. Warnilah, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,†vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[18] A. Fikri, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menetukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa,†J. Iptek Terap., vol. 10, no. 2, pp. 81–85, 2016.
[19] A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma FP-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,†Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, p. 27, 2018.
[20] D. Rusdiaman and A. Setiyono, “Algoritma FP-Growth dalam penempatan lokasi barang di gudang pt. xyz,†J. Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komput., vol. 4, no. 1, pp. 63–70, 2018.
[21] Mardiah, “Penerapan Data Mining Apriori Pada Persediaan Obat ( Studi Kasus Apotek Rafif Farma Medan ) Mardiah Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Utara , Medan , Indonesia Email : mardiahindin23@gmail.com The importance of inventory systems at a pharmacy and the t,†vol. 6341, no. November, pp. 115–123, 2019.
[22] A. R. Dinna Yunika Hardiyanti, Hardini Novianti, “Penerapan Algoritma FP-Growth Pada Sistem Informasi Perpustakaan,†vol. 3, no. 1, pp. 75–77, 2018.
[23] H. Sujaini, “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori,†vol. 1, no. 1, 2016.
[24] V. N. Latifah, M. T. Furqon, and N. Santoso, “Implementasi Algoritme Modified-Apriori Untuk Menentukan Pola Penjualan Sebagai Strategi Penempatan Barang Dan Promo,†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 10, pp. 2829–2834, 2018.
[25] C. E. Firman, “Penentuan Pola Yang Sering Muncul Untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma FP-Growth,†I N F O R M a T I K a, vol. 9, no. 2, p. 1, 2019.
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Hadi Santoso, Hilyah Magdalena, Helna Wardhana, Aplikasi Dynamic Cluster pada K-Means BerbasisWeb untuk Klasifikasi Data Industri Rumahan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Imam Ahmad Ashari, Anggit Wirasto, Deny Nugroho Triwibowo, Purwono Purwono, Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Moch. Syahrir, Fatimatuzzahra Fatimatuzzahra, Association Rule Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Fadhilah Dwi Ananda, Yoga Pristyanto, Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 2 (2021)
- Pungkas Subarkah, Enggar Pri Pambudi, Septi Oktaviani Nur Hidayah, Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Firman Noor Hasan, Achmad Sufyan Aziz, Yos Nofendri, Utilization of Data Mining on MSMEs using FP-Growth Algorithm for Menu Recommendations , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Ni Gusti Ayu Dasriani, Anthony Anggrawan, Pengembangan Sistem Aplikasi Cerdas Memprediksi Penjualan Mebel Berbasis website , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- M. Khairul Anam, Bunga Nanti Pikir, Muhammad Bambang Firdaus, Susi Erlinda, Agustin Agustin, Penerapan Na ̈ıve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen dan Pemeritah , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Muhammad Yunus, Desain Model Penjadwalan Pelajaran dan Media Ajar Berbasis Komputer pada Pondok Pesantren Al-Intishor Mataram , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 2 (2018)
- Pungkas Subarkah, Penerapan Algoritme Klasifikasi Classification And Regression Trees (CART) Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
You may also start an advanced similarity search for this article.
Most read articles by the same author(s)
- Anthony Anggrawan, Analisis Deskriptif Hasil Belajar Pembelajaran Tatap Muka dan Pembelajaran Online Menurut Gaya Belajar Mahasiswa , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Lusiana Efrizoni, Sarjon Defit, Muhammad Tajuddin, Anthony Anggrawan, Komparasi Ekstraksi Fitur dalam Klasifikasi Teks Multilabel Menggunakan Algoritma Machine Learning , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Lalu Ganda Rady Putra, Anthony Anggrawan, Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Satuang Satuang, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Bambang Krismono Triwijoyo, Ahmat Adil, Anthony Anggrawan, Convolutional Neural Network With Batch Normalization for Classification of Emotional Expressions Based on Facial Images , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Christofer Satria, Anthony Anggrawan, Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Application of KNN Machine Learning and Fuzzy C-Means to Diagnose Diabetes , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Ni Gusti Ayu Dasriani, Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan, Klasterisasi Lokasi Promosi PMB Dengan Fuzzy C-means Masa Pandemi Covid 19 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Donny Kurniawan, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Graduation Prediction System on Students Using C4.5 Algorithm , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Putu Tisna Putra, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Comparison of Machine Learning Methods for Classifying User Satisfaction Opinions of the PeduliLindungi Application , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)