Universitas Islam Bandung Repository

Penerapan Sequencial Pattern Mining untuk Menemukan Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma SPADE (Sequencial Pattern Discovery using Equivalence Classes)

Show simple item record

dc.contributor Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.creator Rafiun, Annajemin
dc.creator Sunediari, Siti
dc.date 2021-01-20
dc.date.accessioned 2021-03-15T03:45:48Z
dc.date.available 2021-03-15T03:45:48Z
dc.identifier http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/25474
dc.identifier 10.29313/.v7i1.25474
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/28894
dc.description Abstract. During the last four years, according to Census data from the Central Statistics Agency (BPS), e-commerce in Indonesia has increased by 500 percent, but there are still many online businesses who don't know how to increase their company's profits. To solve this problem, data mining techniques are used. The purpose of this study is to find consumer purchasing patterns using the SPADE Algorithm (Sequencial Pattern Discovery using Equivalence Classes). The data used is secondary data which comes from the sales transaction data of the Jonas Sport Store, which amounts to 51 data and using data mining techniques and shows that from the search results of Frequent Sequence found 3 Frequent Sequences formed from goods E → F → M, namely consumers with sequence id 14 and 42 who are predicted to come to buy the same type of goods and also according to the order of the items on their next purchase. The item to be purchased is an item with the item code E → F → M, namely the Vapor Grip Gloves → Elbow pad → Jonas Eclipse.Keywords: Algoritma SPADE, Sequential pattern mining, e-commerce, Frekuensi SequenceAbstrak. Selama kurun waktu empat tahun terakhir menurut data Sensus Badan Pusat Statistik (BPS), e-commerce di Indonesia mengalami peningkatan sebesar 500 persen, akan tetapi masih banyak pelaku bisnis online yang belum mengetahui cara untuk meningkatkan keuntungan perusahaanya. Untuk mengatasi masalah tersebut digunakan teknik data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pola pembelian konsumen menggunakan Algoritma SPADE (Sequencial Pattern Discovery using Equivalence Classes). Data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari data transaksi penjualan Toko Jonas Sport yang berjumlah 51 data yang dianalisis menggunakan teknik data mining dan menunjukan bahwa dari hasil pencarian Frequent Sequence ditemukan Frequent 3 Sequence yang terbentuk  dari barang E→ F→ M yaitu konsumen dengan sequence id 14 dan 42 yang diprediksi akan datang membeli jenis barang yang sama dan juga sesuai urutan item pada pembeliannya selanjutnya. Adapun barang yang akan dibeli adalah item dengan kode barang E → F →M yaitu Sarung tangan Vapor Grip → Elbow pad → Jonas Eclipse.Kata Kunci: Algoritma SPADE, Sequential pattern mining, e-commerce, Frekuensi Sequence
dc.format application/pdf
dc.language eng
dc.publisher Universitas islam Bandung
dc.relation http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/25474/pdf
dc.rights Copyright (c) 2021 Prosiding Statistika
dc.source Prosiding Statistika; Vol 7, No 1, Prosiding Statistika (Februari,2021); 25-32
dc.source Prosiding Statistika; Vol 7, No 1, Prosiding Statistika (Februari,2021); 25-32
dc.source 2460-6456
dc.source 10.29313/.v7i1
dc.subject Statistika
dc.subject Algoritma SPADE, Sequential pattern mining, e-commerce, Frekuensi Sequence
dc.title Penerapan Sequencial Pattern Mining untuk Menemukan Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma SPADE (Sequencial Pattern Discovery using Equivalence Classes)
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type Peer-reviewed Article
dc.type Kuantitatif


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search Unisba Repository


Advanced Search

Browse

My Account