Implementasi Association Rule Mining pada Penentuan Pola Tata Letak Barang Menggunakan Metode Frequent Pattern Growth
DOI:
https://doi.org/10.71302/jbidai.v8i2.72Kata Kunci:
implementasi, association rule, fp-growth, tata letakAbstrak
CV. HKA (CV. Harapan Kaltim Abadi) merupakan distributor yang menjual beberapa produk perawatan kulit, perawatan rambut, parfum, deodorant, dan perawatan bayi, yang akan didistribusikan ke pelanggan. CV. HKA belulm memiliki pengaturan pola tata letak barang di gudang sehingga penyimpanan barang di gudang tidak teratur. Pengaturan pola tata letak barang diperlukan untuk mempercepat kinerja helper sehingga dapat mempersingkat waktu dan memudahkan dalam pengambilang barang. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam menentukan pola tata letak barang dengan menerapkan data mining. Association rule digunakan untuk mencari dan menemukan hubungan antar item yang ada pada suatu dataset. Penerapan data mining dengan aturan asosiasi bertujuan menemukan informasi item-item yang saling terhubung dalam bentuk aturan. Frequent Pattern-Growth (FP-Growth) adalah salah satu metode yang dapat dugunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent item set) dalam sebuah kumpulan data. Metode ini bertujuan untu mengetahui penentuan tata letak barang sering diambil oleh helper. Hasil aplikasi dengan menggunakan metode FP-Growth adalah rules yang menerangkan kecenderuangan helper dalam mengambil barang-barang secara bersamaan, rules tersebut akan menentukan penempatan barang-barang di gudang. Berdasarkan sistem analisa yang telah dibuat menghasilkan 10 rules dari kombinasi 2 item dengan nilai confidence tertinggi 0,63 yaitu merek Caplang item MKP dan merek Mandom item MR sehingga kedua merek tersebut dapat direkomendasikan diletakan berdekatan. Selain itu dihasilkan nilai lift rasio lebih dari 1 yaitu 1.21, semakin tinggi nilai lift rasio maka semakin kuat aturan asosisasi yang dihasilkan.
Referensi
[1] S. P. Pratama, “Analisis Data Mining Assosiasi FP-Growth Pada Penjualan Produk di Toko Ritel Agung,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komput., vol. 6, no. 1, pp. 63–71, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.744.
[2] 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
[3] R. Fauzi, A. W. Aranski, and E. Hutabri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Pakaian dengan Algoritma,” vol. 10, no. 2, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5795.
[4] M. Y. Ardianto and S. Adinugroho, “Penentuan Tata Letak Produk menggunakan Algoritma FP-Growth pada Toko ATK,” vol. 5, no. 9, pp. 3826–3832, 2021.
[5] A. Febiyanto et al., “PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENNTUKAN POLA,” vol. 7, no. 6, 2023.
[6] P. Studi, T. Informatika, U. B. Darma, and D. Mining, “Implementasi Algoritma FP-Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan TIN : Terapan Informatika Nusantara,” vol. 1, no. 9, pp. 438–444, 2021.
[7] S. Nasional, T. Elektro, S. Informasi, and T. Informatika, “Penentuan Tata Letak Obat pada Apotek Prima Anugerah Menggunakan Metode FP-Growth,” pp. 32–39, 2025.
[8] A. F. Boy, S. Yakub, I. Ishak, and Z. Azmi, “Implementasi Data Mining Pada Pengaturan Distribusi Barang Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” J. Sci. Soc. Res., vol. 5, no. 2, p. 431, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.947.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
