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

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.