Association Rule Mining dalam Menentukan Cross-Selling Produk Menggunakan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus: Bigmart Jalan Apel Raya No. 67 Belimbing, Padang)

Data transaksi penjualan di Bigmart yang tersimpan dalam suatu databaseakan dapat menjadi pengetahuan baru jika diolah menggunakan proses data mining.Setiap harinya, Bigmart mengakumulasi sekitar 200 item yang dijual tentunyaakan sulit untuk mengatur tata letak barang dan mengetahui pola pembeliankonsumen.Selain itu stok barang (inventory) juga menjadi permasalahan yangsedang dihadapi Bigmart. Untuk memaksimalkan keuntungan, bisa diperoleh jikaswalayan tersebut dapat memanfaatkan potensi dan peluang usaha yang ada. Dengancara meningkatkan strategi pemasaran yang tepat dan akurat. Salah satu caranyaadalah dengan menawarkan barang lain yang kemungkinan besar akan dibeli jugaoleh pelanggan secara bersamaan dengan barang yang sudah direncanakan untukdibeli sebelumnya. Permasalahannya adalah barang apakah yang hampir pasti dibelioleh pelanggan dan dari manakah informasi barang rekomendasi tersebut bisadiperoleh, yaitu dengan data transaksi pelanggan. Untuk mengetahui informasitersebut, perlu dilakukan analisis data transaksi yang tersimpan di database. Datatransaksi penjualan yang tersimpan di database dapat memberikan pengetahuan yangbermanfaat bagi pengambil keputusan. Data mining mampu menganalisa datamenjadi informasi berupa pola transaksi yang berguna dalam meningkatkanpendapatan salah satunya yaitu Cross-Selling produk. Association rule merupakansalah satu metode data mining yang termasuk dalam metode Market BasketAnalysis. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma FP-Growth karena memilikikeutamaan yaitu waktu yang lebih singkat dalam mengolah data. Pola yangdidapatkan ditentukan dengan nilai penunjang (support) dan nilai kepastian(confidence). Agar didapatkan aturan asosiasi yang lebih akurat digunakankan toolsWeka 8.3. Terdapat 11 aturan asosiasi yang didapat menggunakan tools Weka 8.3dimana tergolong ke dalam Stong Rule yang memenuhi nilai Minimum support 10%dan Minimum confidence 80%.