Penetapan Pola Konsumen Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth pada Cross Market Analysis


Siapa tidak memungkiri akan terjadi penumpukan data yang begitu luar biasa terjadi pada sebuah perusahaan retail seperti Hypermart, Carrefour dan mini market sekelas Alfamart dan Indomaret?

Data transaksi akan terjadi disetiap transaksi. Data itulah bisa diteliti dengan menggunakan kaidah asosiasi (association rules) untuk menemukan sebuah pola pembelian konsumen pada cross market analysis yang merupakan analisa pada setiap item dalam beberapa transaksi. Algoritma FP-Growth menjadi pilihan karena terkenal dengan kecepatan pengolahan datanya daripada algoritma terdahulunya, algoritma apriori. FP-Growth menggunakan metode struktur data FP-Tree sehingga hanya memerlukan dua kali scanning database. hal ini jelas lebih efisien daripada algoritma apriori yang harus melakukan scanning database berulang-ulang dan terus menerus sampai menemukan frequent itemset.

Untuk itulah saya mengambil judul tugas akhir ini.

Mau konsultasi dengan senang hati akan menjawab. Follow dan mention ke Twitter di bawah ini

 

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s