PENERAPAN DATA MINING PADA DATA PENJUALAN 212MART MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH

Bisnis ritel adalah salah satu bidang usaha yang semakin berkkembang pesat pada era ini. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya usaha ritel yang bermunculan. Salah bisnis ritel yang ikut andil dalam memenuhi kebutuhan konsumen adalah 212Mart. Penempatan tata letak produk saat ini masih disusun berdasarkan kategori serta persepsi umum pada perusahan yang artinya perusahan memegang penuh proses pemilihan, pengaturan, serta menerjemahkannya menggunakan kebijakan perusahan, belum menyesuaikan dengan kebiasaan belanja konsumen. Dalam usaha untuk meningkatkan penjualan di 212Mart dibutuhkan bidang ilmu Association Rule Mining yang membantu untuk memahami kebiasaan belanja konsumen, dari hasil asosiasi. Teknik algoritma yang digunakan adalah FP-Growth yang dibantu dengan tools WEKA dengan data transaksi penjualan pada 212Mart. Hasil yang didapat adalah 7 rule asosiasi kategori produk untuk dapat diinterpretasikan sebagai pertimbangan dan rekomendasi dalam mengubah tata letak pada 212Mart. Sedangkan data pada bulan Mei menghasilkan 31 rule yang merupakan jumlah rule tertinggi dengan support 3% dan 50%. Berdasarkan hasil tersebut penelitian kategori Snack dan Minum merupakan kategori yang sering muncul dalam rule. Kata Kunci: 212Mart, FP-Growth,Tata Letak, Transaksi Penjuala