PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENJUALAN TANAMAN HIDROPONIK DI MENTAYA PONIK

Abstract

Zaman yang semakin maju saat ini menuntut perkembangan teknologi baru dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam budidaya tanaman. Hidroponik, sebagai teknik budidaya tanaman tanpa menggunakan media tanah, telah menjadi solusi yang populer. Meskipun hidroponik memiliki keuntungan seperti perawatan yang minimal, kemudahan dalam perakitan, portabilitas, dan adaptabilitas di lahan terbatas, namun juga memiliki kelemahan seperti biaya yang tinggi dan kebutuhan akan keterampilan khusus.
Dalam budidaya tanaman hidroponik, pemahaman yang baik tentang kebutuhan pasar dan preferensi pelanggan menjadi penting untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan. Di sinilah data mining, metode dalam ilmu komputer yang digunakan untuk mencari pola tertentu dari data dalam database, dapat menjadi alat yang berguna. Data mining menggunakan algoritma untuk memproses dan menganalisis data dengan tujuan menemukan pola dan aturan yang berguna.
Salah satu algoritma data mining yang populer adalah algoritma FP-Growth. Algoritma ini dapat membantu dalam menentukan rekomendasi penjualan yang lebih efektif dengan menganalisis data penjualan sebelumnya, preferensi pelanggan, dan faktor-faktor relevan lainnya. Dengan menggunakan algoritma FP-Growth, pola pembelian yang sering terjadi antara tanaman hidroponik dapat diidentifikasi, dan informasi ini dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi penjualan yang lebih akurat dan terarah.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dengan menggunakan algoritma FP-Growth dalam konteks penjualan tanaman hidroponik di Mentaya Ponik. Dengan demikian, pedagang Mentaya Ponik dapat mengoptimalkan strategi penjualan dan meningkatkan keuntungan bisnis tanaman hidroponik mereka. Selain itu, penelitian ini juga memberikan wawasan berharga kepada pedagang Mentaya Ponik dalam menjalankan bisnis tanaman hidroponik.