Penerapan Algoritma Fequent Pattern Growth (fp-Growth) Untuk Analisi Pola Pembelian Produk di Toko Sembako (Studi Kasus ; Toko Mamah Dedeh)

Penelitian ini menganalisis pola pembelian di toko sembako menggunakan metode Frequent Pattern Growth (FP-Growth), yang efisien dalam menemukan frequent itemset tanpa pembangkitan kandidat seperti pada algoritma Apriori. Data berupa transaksi pembelian selama tujuh bulan melalui tahap praproses, mencakup pembersihan, penghapusan duplikasi, dan pengelompokan transaksi. Analisis dilakukan melalui pembentukan FP-Tree, conditional pattern base, dan conditional FP-Tree, dilanjutkan dengan pembangkitan aturan asosiasi berdasarkan nilai minimum support dan confidence. Hasil menunjukkan adanya kombinasi barang dengan nilai support dan confidence tinggi yang bermanfaat untuk strategi penempatan produk, paket penjualan, dan promosi. Metode FP-Growth terbukti efektif untuk mengidentifikasi pola pembelian dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Kata kunci: Data Mining, FP-Growth, Frequent Itemset, Aturan Asosiasi, Toko Sembako.