Analisis Penjualan Sparepart Motor Matic Mengunakan Algoritma Fp-Growth

Dodi Irmanto Tanggela; Andreas Ariyanto Rangga; Karolus Wulla Rato

doi:10.62951/router.v3i4.717

Authors

Dodi Irmanto Tanggela Universitas Stella Maris Sumba
Andreas Ariyanto Rangga Universitas Stella Maris Sumba
Karolus Wulla Rato Universitas Stella Maris Sumba

DOI:

https://doi.org/10.62951/router.v3i4.717

Keywords:

Analisis Penjualan, Sparepart Motor Matic, Algoritma FP-Growth

Abstract

Automatic motorcycle spare part sales have increased along with the high use of automatic two-wheeled vehicles in the community. To support optimal sales strategies and stock management, customer purchasing pattern analysis is required. This study uses the FP-Growth algorithm to identify association patterns between automatic motorcycle spare part products that are frequently purchased together. FP-Growth was chosen because of its ability to efficiently find frequent itemsets without the need to generate candidate itemsets as in the Apriori algorithm. Transaction data is processed to form an FP-Tree which is then extracted to find relationships between items. The analysis results show combinations of products that frequently appear together, such as brake pads and engine oil, which can be used as a basis for compiling sales packages, product placement, and product recommendations. By implementing the FP-Growth algorithm, spare part stores or workshops can improve service and efficiency in sales management.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Annurullah, F. A., & Maulana, A. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Jurnal Ilmu Komputer, Vol. 05,pp.28.

Ardianto, A., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi. Jurnal Telekomunikasi dan Kompute, 50.

Buulolo, E. (2020). Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: CV Budi Utama.

Komariyah, S. (2023). Implementasi Data Mining FP-Growth Untuk Analisis Pola Pembelian Pada Transaksi Penjualan. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Ekonomi, Vol.1,No.2,pp.66-67.

Mahmudah, R. R. (2014). Penggunaan Algoritma Fp-Growth Untuk Menemukan Aturan Asosiasi Pada Data Transaksi Penjualan Obat Di Apotek (Studi Kasus : Apotek Uad). Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 130-134.

Mukhid, A. (2021). Metodologi Penelitian Pendekatan Kuantitatif. Surabaya: CV Jagad Media Publishing.

Munanda, E., & Monalisa, S. (2021). Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tata Letak Barang. Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informas, Vol. 7, no.2 ,pp.180-181.

Noverman Ndruru, d. (2022). Penerapan Metode Fp-Growth Untuk Penjualan Produk Seni Ukir Pada Buulolo Galery. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, 46.

Rukajat, A. (2018). Pendekatan Penelitian Kuantitatif. Yogyakarta: CV Budi Utama.

Sikumbang, E. D. (2018). Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer, 156.

Situmorang, S. H., & Lufti, M. (2014). Analisis Data Untuk Riset Manajemen Dan Bisnis. Medan: USU Press.

Vulandari, R. T. (2017). Data Mining Teori Dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Gava Media.

Wibowo, A. R., & Jananto, A. (2020). Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma Fp-Growth Pada Perusahaan Ritel. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol,10.No,2.pp.203-204.