Analisis Keranjang Pasar Menggunakan K-Medoids Dan FP-Growth - Wiwit Agus Triyanto; Vincent Suhartono; H. Himawan (Universitas Bengkulu, 2014)
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