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

Rafi Dio, Juliza Hidayati, Riski Arifin, Dimas Akmarul Putera, Aulia Agung Dermawan

Abstract


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.


Keywords


Association Rule; FP-Growth; Market Basket Analysis, Tata Letak Fasilitas

Full Text:

PDF

References


Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. Very Large Data Bases Conference. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:3131928

Artsitella, C. R., Apriliani, A. R., & Ashari, S. (2021). Penerapan Association Rules - Market Basket Analysis untuk Mencari Frequent Itemset dengan Algoritma FP-Growth. JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI, 6(2), 61. https://doi.org/10.36722/sst.v6i2.661

Dio, R., Dermawan, A. A., & Putera, D. A. (2023a). Application of Market Basket Analysis on Beauty Clinic to Increasing Customer’s Buying Decision. Sinkron, 8(3), 1348–1356. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i3.12421

Dio, R., Dermawan, A. A., & Putera, D. A. (2023b). Optimalisasi Jumlah Permintaan dan Produksi CV. XYZ Menggunakan Software Simulasi Flexsim. JIME (Journal of Industrial and Manufacture Engineering), 7(1), 59–68. https://doi.org/10.31289/jime.v7i1.9398

Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(2), 472–478. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280

FAHRUDIN, N. F. (2019). Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis. MIND Journal, 1(2), 13–23. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v4i1.13-23

Gosende, P. A. P. (2016). An approach to industrial facility layout evaluation using a performance index/Evaluación de la distribución espacial de plantas industriales mediante un indice de desempeño/Avaliacao da distribuicao espacial de plantas industriais segundo um indice de de. RAE, 56, 533+. https://link.gale.com/apps/doc/A469641382/AONE?u=anon~32eeb282&sid=googleScholar&xid=fbf9b68a

Halim, S., Octavia, T., & Alianto, C. (2019). Designing facility layout of an amusement arcade using market basket analysis. Procedia Computer Science, 161, 623–629. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.165

Han, J., Pei, J., & Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann.

Hosseini-Nasab, H., Fereidouni, S., Fatemi Ghomi, S. M. T., & Fakhrzad, M. B. (2018). Classification of facility layout problems: a review study. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 94(1), 957–977. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0895-8

Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Andi Offset.

Ledolter, J. T. A.-T. T.-. (2013). Data mining and business analytics with R (NV-, p. 368). John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, New Jersey. https://doi.org/LK - https://worldcat.org/title/824686642

Leote, P., Cajaiba, R. L., Cabral, J. A., Brescovit, A. D., & Santos, M. (2020). Are data-mining techniques useful for selecting ecological indicators in biodiverse regions? Bridges between market basket analysis and indicator value analysis from a case study in the neotropics. Ecological Indicators, 109(September 2019), 105833. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105833

Masitoh, S. (2022). Daya Beli Masyarakat Meningkat, Konsumsi Rumah Tangga Tumbuh 3,55% di Kuartal IV 2021. Kontan.

Moshkov, M., Zielosko, B., & Tetteh, E. T. (2022). Common Association Rules for Dispersed Information Systems. Procedia Computer Science, 207, 4613–4620. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.525

Panggabean, M. P. S., Putera, D. A., & Nursafwah. (2019). Analisis Bullwhip Effect pada Rantai Supply dengan Model Q Menggunakan Pendekatan Hadley-Within di PT. XYZ Medan. Talenta Conference Series: Energy and Engineering (EE), 2(4), 0–6. https://doi.org/10.32734/ee.v2i4.688

Pérez-Gosende, P., Mula, J., & Díaz-Madroñero, M. (2020). Overview of dynamic facility layout planning as a sustainability strategy. Sustainability (Switzerland), 12(19), 13–15. https://doi.org/10.3390/su12198277

Pérez Gosende, P., Mula, J., & Díaz-Madroñero, M. (2021). Facility layout planning. An extended literature review. International Journal of Production Research, 59, 1–40. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1897176

Putera, D. A. (2021). Pengendalian Persediaan Beras Menggunakan Pendekatan Sistem Dinamis Di Perum Bulog Divre Sumut [Universitas Sumatera Utara]. In Post Graduate Tesis. https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/47744

Putera, D. A., Dermawan, A. A., Ilham, W., & Rini, R. O. P. (2022). PENGUKURAN KINERJA PERUSAHAAN DENGAN OBJECTIVE MATRIX (OMAX) PADA PT.XYZ. Jurnal Manajemen Rekayasa Dan Inovasi Bisnis, 1(1), 21–33.

Putera, D. A., Matondang, A. R., & Sembiring, M. T. (2023). Rice distribution planning using distribution resources planning (DRP) method. AIP Conference Proceedings, 2471(1), 060002-1-060002–060006. https://doi.org/https://doi.org/10.1063/5.0129254

Rizaty, M. A. (2022). Jumlah Toko Retail Indonesia Mencapai 3,61 Juta pada 2021. Data Indonesia.

Sagin, A. N., & Ayvaz, B. (2018). Determination of Association Rules with Market Basket Analysis: Application in the Retail Sector. Southeast Europe Journal of Soft Computing, 7(1). https://doi.org/10.21533/scjournal.v7i1.149

Sevilla, C. G. (1992). Research Methods. Rex Book Store. https://books.google.co.id/books?id=SK18tR3vTucC

Statistik, B. P. (2022). Ekonomi Indonesia Triwulan IV 2021 Tumbuh 5,02 Persen (y-on-y). Berita Resmi Statistik.

Tatiana, K., & Mikhail, M. (2018). Market basket analysis of heterogeneous data sources for recommendation system improvement. Procedia Computer Science, 136, 246–254. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.263

Yacoubi, S., Manita, G., & Korbaa, O. (2022). A Multiobjective Crystal Optimization-based association rule mining enhanced with TOPSIS for predictive maintenance analysis. Procedia Computer Science, 207, 2782–2793. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.336




DOI: http://dx.doi.org/10.22441/pasti.2023.v17i2.005

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal PASTI (Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri)
Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana
Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Tlp./Fax: +62215871335
p-ISSN: 2085-5869 / e-ISSN: 2598-4853
http://journal.mercubuana.ac.id/index.php/pasti/

 

This journal is accredited:

This journal is indexed by:

     

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Web Analytics Made Easy - StatCounter
View My Stats