Analisis Keranjang Pasar Menggunakan K-Medoids Dan FP-Growth

Wiwit Agus Triyanto(1), Vincent Suhartono(2), H. Himawan(3),
(1) , Indonesia
(2) Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
(3) Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia

Abstract


Analisis keranjang pasar (juga disebut dengan penambangan aturan hubungan)  adalah salah satu metode penambangan data yang memfokuskan pada penemuan pola pembelian dengan mengekstrak hubungan atau kejadian dari data transaksi pasar. Mendapatkan pola pembelian sangat penting karena dapat membantu dalam menyusun strategi rekomendasi dan promosi produk. Ada banyak algoritma yang dapat digunakan untuk menemukan pola hubungan, seperti Apriori dan FP-Growth. Namun ada beberapa kendala teknis yang berhubungan dengan teknik rekomendasi yang biasa digunakan, aturan hubungan sering kali mengabaikan kumpulan item yang banyak. Untuk mengatasi hal ini, atribut yang ada dikelompokkan berdasarkan atribut yang sama dan kemudian ditentukan hubungan antar pola dalam setiap grup. Penelitian ini akan menggunakan algoritma K-Medoid untuk pengklusteran data penjualan dan menerapkan algoritma FP-Growth untuk mendekati hubungan tiap kluster. Sehingga rekomendasi produk kepada konsumen dapat lebih akurat karena kelompok data yang akan dihubungkan menjadi lebih kecil. Nilai minimum yang mendukung eksperimen yaitu 10%-100% dan nilai minimum kepercayaan adalah 10%-100%. Dari pengukuran menggunakan rasio dukungan, kepercayaan, dan kenaikan ditemukan bahwa terdapat banyak aturan yang salah pada kluster kelima.

Kata kunci: Analisis Keranjang Pasar, Rekomendasi Produk, Promosi Produk, Association Rule Mining, K-Medoids, FP-Growth




DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.1.2.129-142

Article Metrics

 Abstract Views : 236 times
 PDF (Bahasa Indonesia) Downloaded : 348 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c)



Jurnal Pseudocode terindeks

Jurnal Pseudocode
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
Jl. W.R. Supratman, Kandang Limun, Bengkulu 38371
Telepon (0736) 344087 Faksimile (0736) 349134
Email: pseudocode@unib.ac.id

Counter Homepage kostenlos

 

Location