Association Rule Untuk Rekomendasi Cross-selling dan Up-selling Produk Menggunakan Fp-growth

Abstract

Data transaksi diperoleh setiap hari nya pada suatu perusahaan, data tersebut disimpan sebagai arsip perusahaan tanpa memberikan informasi menarik yang diinginkan. Kasus ini terjadi pada ARTCH indosesia menjual berbagai model tas yang diproduksi langsung oleh perusahaan ini dengan target utama konsumen adalah remaja.  Banyaknya item yang dijual tentunya menyebabkan penjualan tidak merata. Untuk mengatasi masalah tersebut maka digunakan teknik cross-selling dan up-selling. Cross selling yaitu menawarkan barang lain yang kemungkinan besar akan dibeli juga oleh pelanggan secara bersamaan dengan barang yang sudah direncanakan untuk dibeli sebelumnya. Sedangkan up-selling yaitu upaya untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dengan mengarahkan pelanggan untuk membeli produk dengan value yang lebih tinggi. Fp-growth mengusulkan informasi yang diperlukan untuk mendapatkan frequent itemset di FP-tree dan secara rekursif membangun FP-tree untuk menemukan semua frequent itemset. Untuk menguji aturan asosiasi yang lebih akurat digunakan tools Rapid Miner. Terdapat 1 aturan yang didapat menggunakan tools Rapid Miner dimana rule yang memenuhi nilai minimum support 2% dan minmum confidence 70%, kemudian dilakukan pengujian menggunakan data transaksi 1 bulan dengan minimum support 1% dan minimum confidence 10%.