Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth


  • Desi Asima Silitonga * Mail STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Agus Perdana Windarto STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Pharmacy; Fp-Growth; Association Rule; Drug; Transaction

Abstract

Pharmacy is a medium for selling various kinds of drugs by class and other products related to health. Pharmacies serve transactions in the form of doctor's prescriptions and over-the-counter drugs every day. Drug sales per day can reach dozens of transactions. Sales transaction data in the form of doctor's prescriptions are increasing every day and are stored as archives for bookkeeping without thinking about other benefits. However, this data can produce important information in determining the pattern of goods layout in accordance with consumer buying patterns using the fp-growth algorithm. The data used in this study is based on doctor's prescription transaction data. The results of the association rule can be used as input for the pharmacy in determining the pattern of the location of the goods at the pharmacy

Downloads

Download data is not yet available.

References

R. R. Mahmudah and E. Aribowo, “PENGGUNAAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENEMUKAN ATURAN ASOSIASI PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT DI APOTEK (Studi Kasus : APOTEK UAD),” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform., vol. 2, no. 3, pp. 130–139, 2014.

A. Setiawan and R. Mulyanti, “Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori pada Ecommerce Toko Busana Muslim Trendy (Market Basket Analysis with Apriori Algorithms in Ecommerce Trendy Muslim Clothing Stores),” vol. 8, no. 1, pp. 11–18, 2020.

M. Syahru Romadhon and A. Kodar, “Implementasi Metode Market Basket Analysis (Mba) Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Transaksi Penjualan (Studi Kasus: Kafe Ruang Temu),” J. SAINTEKOM, vol. 10, no. 2, p. 138, 2020.

Zainul Efendy dan Azizel Wanjas Saputra Genda, “Indonesian Journal of Computer Science,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, p. 62, 2018.

M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018.

A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan Metode FP-Growth,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 115, 2019.

R. M. Anggraeni, “Perbandingan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth untuk Perekomendasi Pada Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Dian Nuswantoro,” Tek. Inform., pp. 1–6, 2014.

A. Nastuti and S. Z. Harahap, “Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako Dan Kebutuhan Harian Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus Di Ulfamart Lubuk Alung),” J. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.

H. E. Simanjuntak and W. Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, pp. 914–923, 2020.

S. Hajar, A. A. Novany, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan,” SAINTEKS 2020, pp. 314–318, 2020.

M. Gading Sadewo, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN BANYAKNYA DESA/KELURAHAN MENURUT UPAYA ANTISIPASI/ MITIGASI BENCANA ALAM MENURUT PROVINSI DENGAN K-MEANS,” vol. 2, pp. 311–319, 2018.

R. Febrianingsih and A. Hafiz, “Data Mining Untuk Menentukan Produk Terlaris Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. Dan Komput., vol. Vol. 7, no. No.2, pp. 81–86, 2019.

M. Mesran, A. P. Windarto, A. Wanto, D. Hartama, V. S. Zuliyanti, A. P. Wijaya, A. Perdana, F. Siringoringo, S. M. Dewi, and D. A. Silitonga, “Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining,” 2020, pp. 1–78.

M. Y. Rizki, E. Sartika, Y. Pratama, S. Rasika, A. P. Windarto, and A. D. A. N. Pembahasan, “Implementasi C45 Dalam Memprediksi Index Prestasi Mahasiswa / i Menurut Kebiasaan Belajar,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 297–303, 2020.

W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, 2019.

M. R. L. Iin Parlina, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.

Saraswati, “Implementasi Metode Market Basket Analysis ( Mba ) Pada Aplikasi E-Commerce Studi Kasus Ananda Shop,” J. Komputasi, vol. 4, no. 2, pp. 23–30, 2016.

A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019.

Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Tree Dan Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. (SNASTIKOM 2015), no. Snastikom, pp. 60–65, 2017.

W. Aprianti, K. A. Hafizd, and M. R. Rizani, “Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,” Limits J. Math. Its Appl., vol. 14, no. 2, p. 57, 2017.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2022-01-19
Published: 2022-02-05
Abstract View: 1456 times
PDF Download: 858 times
How to Cite
Silitonga, D., & Windarto, A. (2022). Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth. Journal of Information System Research (JOSH), 3(2), 101-109. https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1239
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>