Implementasi Association Rule Mining untuk Mengetahui Produk Unggulan dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: Toko Sinar Abadi Jaya)

Suatu bisnis antar produsen dan konsumen selalu memiliki hal yang tak terhin- darkan, salah satunya adalah transaksi jual beli. Penjual yang ingin sukses dalam dunia pasar dan bisnis akan memikirkan apa yang bisa dilakukan untuk mengu- rangi resiko buruk yang dapat mempengaruhi jalan kerja bisnis. Suatu data mining bisa digunakan untuk data yang ingin diamati dan menemukan pola tertentu dari data tersebut. Metode pada penelitian ini dirancang dengan algoritma frequent pat- tern growth karena pemakaiannya dapat melihat korelasi antar items dalam suatu data set yang besar dengan cepat dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan adanya 11 strong rules atau 11 kombinasi dari 3 label items (I5, I6, I9) yang memenuhi ketentuan minimum support dan minimum confidence penelitian serta semua rules tersebut memiliki korelasi positif atau nilai lift ratio lebih dari 1. Implementasi association rule mining dalam penelitian ini terhadap 21 data transaksi berhasil mendapat 11 hasil kombinasi yang dapat dijadikan sebagai acuan produk unggulan