Pertumbuhan data yang semakin cepat dan sulit dikontrol hanya akan menjadikan sebuah tumpuka data yang tidak berguna, untuk mengatasi permasalahan tersebut data mining adalah solusinya. Data mining dapat mengubah tumpukan data yang tidak berguna tersebut menjadi sebuah informasi yang berharga. Penelitian ini akan memberikan informasi pola konsumen mini market dengan menggunakan algoritma CT-Pro, salah satu algoritma pada teknik data mining, Association rule, Algoritma CT-Pro merupakan salah satu algoritma pengembangan dari FP-Growth, perbedaannya terdapat pada langkah kedua dimana FP-Growth membuat FP-Tree sedangkan CT-Pro menggunakan compressed FP-Tree. Hasil dari analisa diketahui semakin besar transaksi yang diproses maka semakin banyak kombinasi juga semakin lama waktu prosesnya. Dari hasil kombinasi tersebut dapat diketahui pola-pola atau rules tentang kebiasaan konsumen dalam berbelanja setelah dihitung support dan confidence dari setiap kombinasi. Semakin besar jumlah transaksi juga semakin besar subset (kombinasi) yang dihasilkan juga membuat waktu proses akan semakin lama. Informasi tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan perusahaan.


Deskripsi Lain

The growth of data more quickly and it is difficult to be controlled will only make a pile of useless data, to address the problem data mining is the solution. Data mining can turn a pile of useless data into a valuable information. This research will provide the information consumer pattern mini market by using CT algorithm-Pro, one of the algorithms on data mining techniques, Association rule Algorithm, CT-Pro is one of the algorithms developed from FP-Growth, the difference is found in the second step where FP-Growth make FP-Tree while the CT-Pro compressed using FP-Tree. The results of the analysis are known to the larger transactions that processed the more combinations are also the longer process. The combination of results can be known patterns or rules about the habits of consumers in shopping after the calculated support and confidence from each combination. The greater the number of transactions is also getting larger subsets (any combination) produced also makes the processing time will be longer. Such information may be considered in determining corporate policy.

• ANALISA CROSS MARKET BASKET (CMB)DALAM MENENTUKAN POLA KEDEKATAN KONSUMEN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CT-PRO