DATA MINING ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI KARYAWAN PT. PHAPROS SEMARANG

Abstract

Data transaksi penjualan pada Koperasi Karyawan PT. Phapros Semarang yang banyak tersimpan dalam suatu basis data dapat menghasilkan suatu pengetahuan baru melalui proses data mining. Data mining mampu menganalisa data menjadi suatu informasi berupa pola yang berguna untuk membantu manager perusahaan dalam proses pengambilan keputusan bisnis seperti menentukan cross-selling produk. Salah satu teknik data mining adalah Association Rule yang merupakan prosedur dalam Market Basket Analysis. Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Market basket analysis adalah suatu alat yang ampuh untuk strategi cross-selling. Suatu pola ditentukan oleh dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian). Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data dengan menerapkan struktur data Tree atau disebut dengan FP-Tree. Implementasi menggunakan RapidMiner 5.3 untuk membantu menemukan pola yang akurat. Pola transaksi pembelian yang terbentuk memiliki frequensi maksimal sampai 3 itemset yaitu Jika membeli Mie Instan maka membeli Kopi dengan nilai support= 65.5% dan nilai confidence= 100% dan Jika membeli Roti dan Mie Instan maka membeli Kopi dengan nilai support= 50.8% dan nilai confidence= 100%