Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth dalam Penjualan Ikan Laut

Abstract

Perdagangan ikan laut memainkan peran penting dalam mendukung kebutuhan pangan dan ekonomi di banyak Negara, termasuk Indonesia. Seiring dengan pertumbuhan dan kompleksitas perdagangan ikan laut, telah terjadi peningkatan volume data penjualan yang luar biasa. Pengolahan dan analisis data penjualan ikan laut yang semakin besar dan kompleks menjadi tantangan bagi pelaku industri, karena informasi yang relevan dan akurat penting dalam mengambil keputusan bisnis yang tepat. Algoritma FP-Growth adalah algoritma alternatif dapat digunakan untuk menentukan kumpulan data yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep tree building, yang biasanya disebut FP-Tree, dalam mencari set item yang sering alih-alih menggunakan pembuatan kandidat seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menerapkan data mining dengan algoritma FP Growth dalam penjualan ikan laut, penelitian ini akan mengeksplorasi potensi besar yang terkandung dalam data penjualan ikan laut yang ada, sehingga dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi pelaku industri perikanan dan masyarakat luas. Berdasarkan hasil penelitian mengenai analisis pola penjualan produk ikan laut di PT Subur Mekar Abadi dengan menggunakan algoritma FP-Growth menunjukkan bahwa dapat digunakan untuk mengoptimalkan manajemen stok produk, meningkatkan strategi pemasaran, dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada konsumen. Wawasan yang diperoleh untuk mengantisipasi kebutuhan konsumen dan menjaga ketersediaan produk yang diminati.