Text
“Analisis Rekomendasi Penjualan Produk Frozen Food Dengan Menerapkan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: Kym Frozen)”.
- Bagikan:
ABSTRAK
Produk frozen food menjadi pilihan populer di kalangan konsumen karena
kepraktisannya, daya tahan yang lama, serta kemudahan dalam penyimpanan dan
penggunaan. Kym Frozen, sebagai salah satu pelaku usaha di bidang ini,
menghadapi tantangan dalam memahami pola pembelian konsumen akibat data
transaksi yang besar dan kompleks. Kurangnya analisis terhadap data tersebut
menyebabkan strategi pemasaran menjadi kurang efektif. Untuk mengatasi
permasalahan ini, penelitian ini menerapkan algoritma FP-Growth guna
mengidentifikasi asosiasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen.
Nilai minimal support ditetapkan sebesar 10% agar pola yang dianalisis merupakan
kombinasi produk yang benar-benar sering muncul dan relevan secara bisnis,
sedangkan nilai minimal confidence sebesar 5% digunakan sebagai batas toleransi
kesalahan yang umum diterima dalam analisis statistik, sehingga aturan yang
dihasilkan tetap memiliki tingkat kepercayaan yang layak untuk rekomendasi. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth berhasil menemukan pola
keterkaitan antar produk, seperti kombinasi Lumpia Udang dan Sosis Ayam yang
memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 15,80%. Sementara itu, kombinasi
produk dengan nilai confidence terendah sebesar 5,30% juga dapat dimanfaatkan
dalam strategi upselling dan penawaran bundling. Temuan ini diharapkan dapat
membantu Kym Frozen dalam menyusun strategi promosi dan rekomendasi produk
yang lebih tepat sasaran, sehingga meningkatkan efektivitas penjualan dan
kepuasan pelanggan.
Kata Kunci : Rekomendasi, Penjualan, Produk, Frozen Food, FP-Growth
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
ANGELINA EKA SEPTIANI BR SITUMORANG - Personal Name
|
| Student ID |
221520104
|
| Dosen Pembimbing |
Margaretha Yohanna, S.Kom., M.Kom, - - Dosen Pembimbing 1
Harlen Gilbert Simanullang, S.Kom., M.Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
57201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement | |
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2025 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |