Analisis Tren Pembelian Konsumen dalam E-commerce menggunakan Hierarchical Clustering - Puput Dwi Mandiri; Joni Maulindar (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis, 2023)
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.