Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Data Penjualan Mobil Menggunakan Algoritma Fp-Growth

Authors

  • Rijal Fajri Fauzan Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Author
  • Toni Arifin Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Author

Keywords:

Algoritma Fp-Growth, Penjualan mobil, Pola Pembelian, Data mining

Abstract

Industri otomotif merupakan salah satu industri yang penting dalam perekonomian. Analisis data penjualan mobil untuk memahami tren pasar, preferensi konsumen, dan mengembangkan strategi pemasaran yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining untuk menganalisis data penjualan mobil menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma FP-Growthmerupakan algoritma yang efisien untuk menemukan pola pembelian yang sering terjadi dalam data transaksi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan mobil dari dealer mobil selama periode waktu tertentu. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat beberapa pola pembelian yang sering terjadi, seperti pembelian mobil dengan warna tertentu, pembelian mobil dengan transmisi, dan pembelian mobil dengan fitur tertentu. Hasil penelitian ini dikategorikan sebagai “Jcb” dari dua negara yaitu Indonesia dan China. Kategori “Jcb” dari Negara Indonesia memiliki dua aturan Asosiasi, yaitu Rule 1 dan Rule 3. Nilai SupportRule 1 adalah 0.044/4.4%, dan nilai Confidence Rule 1 adalah 0.104/10.4%. Nilai Support Rule 3 adalah 0.044/4.4%, dan nilai Confidence Rule 3 adalah 0.420/42%. Negara China juga di kategorikan sebagai “Jcb” yang memiliki dua aturan Asosiasi, yaitu Rule 2 dan Rule 4. Nilai Support Rule 2 adalah 0.077/7.7% dan nilai Confidence Rule 2 adalah 0.184/18,4%. Nilai Support Rule 4 adalah 0.077/7.7%, dan nilai Confidence Rule 4 adalah 0.428/42.8%.

References

[1] B. S. Pranata, and D. P. Utomo (2020). Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service). Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 1, no. 2, pp. 83-91.

[2] I. B. I. P. Putra, and S. Eniyati (2022). Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Data Transaksi Penjualan Suku Cadang Mobil dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus). Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, vol. 22, no. 2, pp. 882-885.

[3] C. P. Hutabarat, and Guntoro. (2021). Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel. Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 2, pp. 112-121.

[4] A. R. Febriansyah, and T. Arifin. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Agent Video Game Valorant. eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF), vol. 4, no. 1, pp. 106-214.

[5] T. Arifin. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Siswa Lolos SNMPTN Di SMAN 8 Bandung. Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika, vol 2, no. 2, pp. 184-190.

[6] Q. A. Putri, D. Yusuf, and R. T. Gumelar. (2023). Rancang Bangun Aplikasi Data Mining Dengan Algoritma FP-growth Pada Data Penjualan Sparepart Mobil Suzuki Radio Dalam. Jurnal Sistem Informasi (JUSIN), vol. 4, no. 2, pp. 94-110.

[7] Y. Syahra. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Paket Promosi Pada I-Mobil Dengan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada PT. Indomarco Prismatama. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD, vol. 2, no. 1, pp. 42-53.

[8] A. O. B. Ginting. (2021). Penerapan Data Mining Korelasi Penjualan Spare Part Mobil Menggunakan Metode Algoritma Apriori (Studi Kasus: CV. Citra Kencana Mobil). Journal of Information and Technology, vol. 1, no. 2, pp. 70-77.

[9] N. Aida, W. Prihartono, and E. Tohidi. (2022). Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi Penjualan Pada Yamaha JG. KOPERTIP: Scientific Journal of Informatics Management and Computer, vol. 6, no. 2, pp. 61-65.

[10] D. A. Sasongko, and H. Zakaria. (2023). Implementasi Pengolahan Data Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Frequent Item Set Pada Penyediaan Oli Motor: Studi Kasus: Bengkel Cahaya Motor. LOGIC: Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, vol. 1, no. 3, pp. 643-654.

[11] N. Musyaffa, A. Prasetyo, and R. Sastra. (2021). Market Basket Analisys Data Mining Terhadap Data Penjualan Menggunakan Algoritma Frequent Growth (FP Growth), Jurnal Khatulistiwa Informatika. vol. 9, no. 2, pp. 115-120.

[12] Zakaria, and Hadi (2022). Implementasi Data Mining Terhadap Penjualan Cloud Hosting Menggunakan Algoritma Apriori. Prosiding Seminar Informatika Dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 3, pp. 163-174.

Downloads

Published

2025-11-30

Issue

Vol. 6 No. 2 (2025): eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF) 2025

Section

Artikel

License

Seluruh artikel yang diterbitkan dalam eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF) dilisensikan di bawah ketentuan Prodi. Dengan lisensi ini, penulis tetap memegang hak cipta atas karyanya, sementara pihak lain diizinkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan membuat karya turunan dari artikel yang diterbitkan, baik untuk keperluan komersial maupun non-komersial, selama memberikan pengakuan yang layak kepada penulis asli dan eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF) sebagai sumber publikasi.

Setiap karya turunan wajib disebarluaskan menggunakan lisensi yang sama. Lisensi ini mendukung prinsip akses terbuka (open access) untuk mendorong diseminasi ilmu pengetahuan secara bebas dan bertanggung jawab.