Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Strategi Pemasaran Ritel Hidroponik (Studi Kasus : PT. HAB)

Abstract

Bisnis di bidang tanaman sayuran mengalami peningkatan yang cukup signifikan beberapa tahun belakangan ini. Salah satu cara untuk menghasilkan produk sayuran yang berkualitas tinggi secara kontinyu adalah budidaya dengan sistem hidroponik [1]. Bisnis hidroponik mempunyai peluang yang baik akan tetapi mempunyai kelemahan yaitu karena tanaman segar tanpa obat dan pengawet maka sayur dan buah hidroponik tidak dapat bertahan lama. Maka jika sayur dan buah ini tidak segera terjual akan mengakibatkan kerugian. Data mining merupakan proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Apriori merupakan salah satu dari sepuluh algoritma yang paling berpengaruh dalam research community. Sejak algoritma Apriori pertama kali diperkenalkan, ada banyak upaya untuk merancang algoritma frequent itemset mining yang lebih efisien. Perbaikan yang paling menonjol pada Apriori menjadi sebuah metode yang disebut FP-Growth (frequent pattern growth) yang berhasil menghilangkan candidate generation [2]. Penelitian ini mengusulkan implementasi Algoritma FP-Growth dengan Software Open Source Weka untuk membantu menganalisa dan merancang katalog produk ritel hidroponik untuk mendorong buah atau sayur terjual secara bersama-sama. Dalam menentukan association rule, terdapat suatu interestingness measure (ukuran kepercayaan), yaitu support dan confidence. Penelitian ini, dengan menggunakan minimum suport 0,05 dan minimum confidence 0,9 menghasilkan 21 rule yang dapat digunakan sebagai strategi pemasaran PT. HAB.Kata Kunci: Algoritma FP-Growth, Strategi Pemasaran, Ritel Hidroponik.