Penerapan Data Mining Association Rule pada PT Patisa Chakra Mandiri Menggunakan Algoritma FP-Growth

PT. PATISA CHAKRA MANDIRI adalah sebuah perusahaan yang

bergerak dibidang penjualan air mineral dalam kemasan. Dari waktu ke waktu data penjualan yang ada semakin banyak dan hanya menjadi arsip saja tanpa adanya pengolahan untuk mendapatkan informasi didalamnnya. Dalam perjalanannya PT. PATISA CHAKRA MANDIRI merupakan salah satu perusahaan air mineral yang paling diminati. Namun penjualan PT. PATISA CHAKRA MANDIRI beberapa bulan ke belakang mengalami penurunan karena pemaketan barang pada bulan tersebut tidak sebaik di bulan-bulan sebelumnya. Association rule adalah salah satu metode data mining untuk menentukan pola dari suatu barang yang selalu dipilih dari setiap kejadiannya. Proses pemampatan data dengan model struktur data pohon untuk menghindari pengulangan scanning database tanpa memerlukan candidate generation, dilanjutkan dengan proses algoritma FP-Growth yang dapat langsung mengekstrak frequent patterns generated dari FP-Tree yang telah berbentuk dengan menggunakan prinsip divide and conquer. Maka dari itu PT. PATISA CHAKRA MANDIRI memerlukan suatu metode untuk dapat memanfaatkan data penjualan yang ada untuk dijadikan pola penjualan paket guna sebagai informasi bagi PT. PATISA CHAKRA MANDIRI. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan pengujian beta dan fungsional, aplikasi yang dibangun dapat membantu PT. PATISA CHAKRA MANDIRI untuk mengetahui pola pembelian dari barang yang pernah dibeli oleh pelanggan.

PT. PATISA CHAKRA MANDIRI is a company engaged in the sale of bottled mineral water. From time to time sales data that is more and more and just being alone without their archives for information processing. In the course of PT. PATISA CHAKRA MANDIRI is one of the most desirable mineral water. However, sales of PT. PATISA CHAKRA MANDIRI few months back decline since the packaging of goods for the month was not as good as in previous months. Association rule is one of data mining methods to determine the pattern of an item is always selected from each event. The process of data compression wit a model tree data structure to avoid repetition of scanning the database without the need for candidate generation, proceed with the FP-Growth algorithm to directly extract frequent patterns generated from the FP-Tree that has been shaped by using the principle of divide and conquer. Therefore PT. PATISA CHAKRA MANDIRI require a method to utilize existing sales data to be used to package sales pattern as the information for PT. PATISA CHAKRA MANDIRI. Based on the testing that was done with beta testing and functional, application built to help PT. PATISA CHAKRA MANDIRI to determine the pattern of purchases of goods once purchased by the customer.