ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN FP GROWTH, SELF ORGANIZING MAP (SOM) DAN K MEDOIDS
Abstrak - Dalam sebuah bisnis, diperlukan upaya memaksimalkan keuntungan. Diantaranya dengan melakukan promosi. Ketepatan promosi dapat dipelajari dari database sebuah perusahaan ritel utamanya pola belanja pada produk yang biasa dibeli bersamaan. Informasi tentang pola belanja pelanggan yang tidak akurat menyebabkan kebijakan promosi tidak tepat dan efisien.Salah satu upaya lazim untuk memperoleh dan menggali pola belanja pelanggan adalah menggunakan data mining yang dikenal sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD). Pendekatan yang biasa digunakan adalah asosiasi. Permasalahannya aturan asosiasi cenderung mengabaikan dataset yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan klasifikasi barang yang dibeli dan tidak dibeli bersamaan. Algoritma Self Organizing Map (SOM) dan K-Medoidscocok untuk diterapkan dalam mengcluster dataset besar. Penelitian ini menguji kevalidan dan kecepatan algortima Self Organizing Map (SOM) dan K-Medoids jika dikombinasi dengan Frequent Pattern-Growth (FP-Growth).
Info Jurnal:
Author : Muhammad Imam Ghozali, Ri’fan Zaenal Ehwan, Wibowo Harry Sugiharto
Nama Jurnal : Jurnal SIMETRIS, Vol 8 No 1 April 2017
ISSN : 2252 - 4983
Bidang Ilmu : Sains dan Teknologi. (Data Mining)
Mau langsung download jurnalnya? Silahkan saja didownload:
Posting Komentar untuk "ANALISA POLA BELANJA MENGGUNAKAN FP GROWTH, SELF ORGANIZING MAP (SOM) DAN K MEDOIDS"