PENERAPAN FP-GROWTH UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK SKINCARE
DOI:
https://doi.org/10.51401/jinteks.v7i1.5213Keywords:
FP-Growth, pola pembelian, pemasaran, transaksiAbstract
Kemajuan teknologi informasi dan persaingan di industri kecantikan menghasilkan data transaksi yang besar. Algoritma FP-Growth dipilih dalam penelitian ini karena efisiensinya dalam menganalisis data besar tanpa perlu menghasilkan kandidat itemset seperti algoritma Apriori. Data ini, jika dianalisis dengan tepat, dapat memberikan wawasan yang berguna untuk memperbaiki strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. CV Leika Skincare belum memiliki panduan dalam memanfaatkan data transaksi secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian produk skincare menggunakan data transaksi penjualan dari Januari hingga Juni 2024, terdiri dari 25.818 entri data dan 22 atribut. Data dalam industri kecantikan sangat penting karena memberikan wawasan terkait perilaku pelanggan, preferensi produk, dan kebutuhan pasar, sehingga membantu perusahaan seperti CV Leika Skincare dalam merancang kampanye pemasaran yang relevan dan berbasis data. Dengan metode FP-Growth, bagian dari pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), serta bantuan perangkat lunak Rapid Miner, ditemukan 10 aturan asosiasi yang signifikan. Hasil penelitian ini memberikan wawasan strategis untuk promosi bundling produk, rekomendasi produk, dan manajemen stok yang lebih baik. Penelitian ini menunjukkan pentingnya pemanfaatan data secara strategis dalam meningkatkan daya saing di industri kecantikan.
References
Behavioral Control And Availability On Purchase Of Green Skincare Products With Intention To Purchase As A Mediation Variable,” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis, vol. 8, no. 1, p. 120, 2022, doi: 10.22441/jimb.v8i1.14499.
M. A. Wahyudi and S. Mulyono, “Analysis of Marketing Mix Implementation on Purchasing Decisions for Skintific Skincare Products (Survey of the Community in Jabodetabek),” Int. J. Business, Law, Educ., vol. 5, no. 2, pp. 1570–1575, 2024, doi: 10.56442/ijble.v5i2.613.
A. Komari, “‘product quality as a mediating variable in repurchase decisions: The case of Indonesian skincare products,’” Innov. Mark., vol. 19, no. 3, pp. 123–133, 2023, doi: 10.21511/im.19(3).2023.11.
S. A. Ajayi, O. O. Olaniyi, T. O. Oladoyinbo, N. D. Ajayi, and F. G. Olaniyi, “Sustainable Sourcing of Organic Skincare Ingredients: A Critical Analysis of Ethical Concerns and Environmental Implications,” Asian J. Adv. Res. Reports, vol. 18, no. 1, pp. 65–91, 2024, doi: 10.9734/ajarr/2024/v18i1598.
S. Anas, N. Rumui, A. Roy, and P. H. Saputro, “Comparison of Apriori Algorithm and FP-Growth in Managing Store Transaction Data,” Int. J. Comput. Inf. Syst., vol. 3, no. 4, pp. 158–162, 2022, doi: 10.29040/ijcis.v3i4.96.
E. Munanda and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253
F. Firmansyah and A. Yulianto, “Market Basket Analysis for Books Sales Promotion using FP Growth Algorithm, Case Study?: Gramedia Matraman Jakarta,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 4, no. 2, pp. 383–392, 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.
L. A. Triana, N. I. Khoerida, N. T. Widiawati, and I. Tahyudin, “Implementation of the FP-Growth Algorithm in Sales Transactions for Menu Package Recommendations at Warung Oemah Tani,” Internet Things Artif. Intell. J., vol. 2, no. 2, pp. 111–121, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.563.
F. N. Hasan, A. S. Aziz, and Y. Nofendri, “Utilization of Data Mining on MSMEs using FP-Growth Algorithm for Menu Recommendations,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 22, no. 2, pp. 261–270, 2023, doi: 10.30812/matrik.v22i2.2166.
T. Marzuqah, I. Permana, and M. Afdal, “Penerapan Algoritma FP-Growth Dalam Pencarian Hubungan Antara Waktu Pembelian Dan Barang yang Dibeli Untuk Strategi Promosi Penjualan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 697–703, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i3.6347.
S. Herdyansyah, E. H. Hermaliani, L. Kurniawati, and S. R. Sri Rahayu, “Analisa Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Fp-Growth Terhadap Data Penjualan (Study Kasus Toko Berkah),” J. Khatulistiwa Inform., vol. 8, no. 2, pp. 127–133, 2020, doi: 10.31294/jki.v8i2.9277.
D. Indahsari, “Penerapan Metode Asosiasi Dengan Algoritma FP-Growth Pada Data Transaksi PT John Tampi Group,” Comput. Based Inf. Syst. J., vol. 9, no. 2, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33884/cbis.v9i2.3835.
X. Zhao and P. Keikhosrokiani, “Sales prediction and product recommendation model through user behavior analytics,” Comput. Mater. Contin., vol. 70, no. 2, pp. 3855–3874, 2022, doi: 10.32604/cmc.2022.019750.
B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
J. Yang, Z. Liu, S. Huang, G. Zhou, and W. Li, “The Research on Pricing and Replenishment Optimization of Fresh Supermarket Vegetable Products based on Sales Data,” Trans. Econ. Bus. Manag. Res., vol. 3, pp. 64–71, 2023, doi: 10.62051/gabkvf34.
M. Kadafi, “Penerapan Algoritma FP-GROWTH untuk Menemukan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan UIN Raden Fatah Palembang,” Matics, vol. 10, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.18860/mat.v10i2.5628.
X. Bai, “A hierarchical model of e-commerce sellers based on data mining,” Ing. des Syst. d’Information, vol. 25, no. 1, pp. 119–125, 2020, doi: 10.18280/isi.250116.
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2025 Pitria Khoirunisa, Martanto Martanto, Arif Rinaldi Dikananda, Dede Rohman
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
