IMPLEMENTASI FP-GROWTH PADA PERUSAHAAN BERSKEMA MULTI-LEVEL MARKETING UNTUK MENINGKATKAN STRATEGI PENJUALAN

• Main Author: Laksmi Devy Kusuma Wardhani, - (Author)
• Format: Book
• Published: 2015-07-28.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upnvj.ac.id/3383/1/AWAL.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/2/ABSTRAK.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/3/BAB%201.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/4/BAB%202.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/5/BAB%203.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/6/BAB%204.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/7/BAB%205.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/8/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/9/RIWAYAT%20HIDUP.pdf; http://repository.upnvj.ac.id/3383/10/LAMPIRAN.pdf
• Keywords: QA76 Computer software

Perusahaan S merupakan perusahaan retail dengan skema pemasaran Multi-Level yang berskala internasional, oleh karena itu data transaksi penjualan yang dihasilkan setiap bulannya terbilang besar. Metode data mining digunakan untuk menghasilkan sebuah informasi baru dari tumpukan data transaksi tersebut. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah association data mining atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis. Pada teknik analisa keranjang pasar ini akan dilakukan pengelompokan serta pencarian pola dari produk yang sering muncul secara bersamaan pada suatu transaksi. Proses analisa dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma FP-Growth digunakan untuk mempermudah pencarian frequent itemset karena didalamnya terdapat pembentukan FP-Tree yang berguna untuk memadatkan data yang sama, sehingga proses pencarian menjadi lebih cepat dan penggunaan memori dapat dikurangi. Pola keterkaitan antar barang yang terbentuk dalam aturan asosiasi diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi perusahaan dalam penentuan strategi pemasaran dan penjualan yang efektif.