Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Puput Dwi Mandiri
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Tren Pembelian Konsumen dalam E-commerce menggunakan Hierarchical Clustering Puput Dwi Mandiri; Joni Maulindar
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

E-commerce telah menjadi platform yang semakin populer untuk berbelanja secara online. Perusahaan e-commerce memiliki kebutuhan untuk memahami pola dan tren pembelian konsumen guna meningkatkan layanan, memperluas pasar, dan meningkatkan keuntungan. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis tren pembelian konsumen dalam e-commerce menggunakan metode data mining. Metode data mining yang digunakan meliputi preprocessing data, pengelompokan, dan analisis asosiasi. Pertama, data pembelian konsumen yang tersedia diplatform e-commerce dikumpulkan dan dibersihkan untuk memastikan kualitas data. Kemudian, teknik pengelompokan digunakan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan pola pembelian mereka. Metode pengelompokan seperti K-means atau algoritma hierarkis dapat diterapkan dalam analisis ini. Setelah itu, dilakukan analisis asosiasi untuk mengidentifikasi pola pembelian yang sering muncul secara bersamaan. Melalui algoritma seperti Apriori atau FP-Growth, aturan asosiasi dapat digunakan untuk mengungkapkan hubungan antara produk yang dibeli bersamaan. Misalnya, dapat terungkap bahwa konsumen yang membeli produk A juga cenderung membeli produk B. Melalui analisis tren pembelian konsumen dalam e-commerce menggunakan data mining, perusahaan e-commerce dapat meningkatkan pemahaman mereka tentang preferensi konsumen dan pola pembelian yang terjadi. Hal ini membantu perusahaan mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan pengalaman konsumen, dan meningkatkan efisiensi operasional mereka.
Co-Authors Maulindar, Joni