<![CDATA[Penelitian ini mengeksplorasi penerapan algoritma Apriori dan FP-Growth dalam menganalisis pola pembelian produk skincare dan kosmetik di Toko XYZ. Kedua algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi item-item yang sering dibeli bersama oleh pelanggan, yang dapat memberikan wawasan berharga untuk strategi pemasaran dan penataan produk. Data transaksi historis dari toko tersebut dikumpulkan dan diproses untuk menentukan set item yang sering muncul dan aturan asosiasi antara produk. Algoritma Apriori mengidentifikasi hubungan antar-item dengan iterasi kandidat berdasarkan nilai support dan confidence yang ditetapkan, sedangkan FP-Growth memanfaatkan struktur FP-Tree untuk efisiensi dalam pengolahan data yang besar. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat membantu Toko XYZ dalam merancang promosi silang yang efektif, meningkatkan penjualan, dan memperbaiki pengalaman belanja pelanggan. Penelitian ini menunjukkan bagaimana teknik data mining dapat diterapkan dalam konteks bisnis ritel kecil hingga menengah untuk mengoptimalkan operasional dan pemasaran.]]>
Copyrights © 2024
