Penerapan Data Mining dalam Analisis Pola Pembelian Minuman dan Makanan di Kantin SMAN 4 Langsa Menggunakan Algoritma FP-Growth

Rizky Fitria Haya, Desy Ramadani

Abstract


Setiap sekolah di Indonesia memiliki sebuah kantin. Kantin disediakan oleh pihak sekolah untuk memenuhi kebutuhan para siswa. Keragaman pola siswa dalam membeli minuman dan makanan di kantin juga bervariasi. untuk mengetahui bagaimana pola para siswa dalam membeli minuman dan makanan di kantin adalah dengan menggunakan salah satu metode data mining, yaitu FP-Growth. FP-Growth adalah perbaikan dari algoritma apriori. FP-Growth membangun FP-Tree. Database perlu dipindai dua kali dalam FP-Tree untuk menentukan frequent itemsetnya, sehingga lebih efektif daripada apriori. Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data transaksi untuk membeli minuman dan makanan di kantin. Penelitian ini menggunakan software Rapidminer untuk association rules. Hasil penelitian ini memiliki dua bentuk yaitu rules yang dihitung manual dan rules melalui Rapidminer. Kemudian hasil tersebut akan digunakan bagi pengelola kantin untuk mempelajari pola siswa dalam membeli minuman dan makanan di kantin.


Keywords


Kantin, Produk, FP-Growth, FP-Tree, Rules

Full Text:

PDF

References


M. North, Data Mining for the Masses. A Global Text Project Book, 2012.

S. Sani and D. Suryadi, Pengantar Data mining : Menggali Pengetahuan dan Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi Publisher, 2010.

Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.

Erwin, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth,” J. GENERIC, vol. 4, no. 2, pp. 26–30, 2009.

D. Samuel, “Penerapan Stuktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset,” p. 6, 2008.

J. Han and M. Kamber, Data mining : Data mining concepts and techniques Second Edition. San Fransisc: Morgan Kaufmann Publishers, 2006.

A. Abdullah, “Rekomendasi Paket Produk Guna Meningkatkan Penjualan Dengan Metode FP-Growth,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 21, 2018.

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.

S. Kurniawan, W. Gata, and H. Wiyana, “Analisis Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Produk Pada Data Retail Penjualan Produk Kosmetik ( Studi Kasus : Mt Shop Kelapa Gading ),” vol. 2018, no. Sentika, pp. 23–24, 2018.

Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma FP-Tree Dan FP-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat Yuyun Dwi Lestari Program Studi Teknik Informatika , Sekolah Tinggi Teknik Harapan Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi ( SNASTIKOM 2015 ),” no. Snastikom, pp. 60–65, 2015.

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.

S. Santosa, “Analisis Keranjang Pasar Untuk Rekomendasi Produk ( Consumer Good ) Menggunakan Fp-Growth,” Tek. Inform., vol. 12, pp. 103–115, 2016.

M. Yetri, S. Devit, and G. W. Nurcahyo, “Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Pengambilan Semester Pendek Menggunakan Algoritma Fp-Growth ( Studi Kasus Di Stmik Triguna Dharma Medan ),” vol. 17, no. 1, pp. 39–53, 2018.




DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i2.1826

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Rizky Fitria Haya, Desy Ramadani

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

InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)

Program Studi Teknik Informatika - Universitas Islam Sumatera Utara
Website : http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/index
Email : infotekjar@ft.uisu.ac.id

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License