Pola Pembelian Konsumen Retail Online dengan Algoritma Apriori

INDONESIA:

Dalam bisnis retail online, untuk memenuhi persaingan pasar perlunya strategi yang matang bagi pelaku usaha dalam mengetahui minat pembelian konsumen. Informasi yang diperlukan dapat diperoleh melalui data penjualan atau data transaksi yang telah dilakukan konsumen. Data transaksi tersebut akan diolah agar mendapatkan suatu pola keterkaitan antar itemset produk yang sering di beli secara bersamaan oleh konsumen. Dalam hal ini, peneliti menggunakan metode association rule dengan algoritma apriori yang memiliki parameter nilai support dan nilai confidence. Untuk pengujiannya dilakukan uji tingkat akurasi dengan perhitungan lift ratio. Dengan ditentukannya terlebih dahulu minimum support sebesar 50% dan minimum confidence sebesar 85%, maka aturan rule yang terbentuk adalah 19 rule. Dari rule yang telah terbentuk tersebut, jika nilai lift ratio lebih besar dari 1 maka akan menunjukkan manfaat dari aturan yang telah terbentuk. Lebih tinggi nilai uji lift ratio, maka lebih besar pula kekuatan asosiasi pada itemset yang muncul. Dan dari pengujian tersebut nantinya akan dipakai sebagai pengambil keputusan untuk meningkatkan keuntungan atau menentukan strategi pemasaran yang akan membantu dalam mengatasi permasalahan kelebihan produk pada bisnis retail online.

ENGLISH:

In the online retail business, to meet the need for market competition mature strategy for businesses to know the interests of consumer purchases. The necessary information can be obtained through sales data or transaction data has been performed consumers. The transaction data will be processed in order to obtain a pattern of linkages between itemsets products that are frequently purchased together by the consumer. In this case, researchers used the method of association rule algorithm parameter values a priori that has the support and confidence values. To test the accuracy of testing done by calculating the ratio lift. With the first-determined minimum support of 50% and a minimum of 85% confidence, then the rule is the rule that is formed is 19 rule. Of the rule that has been formed, if the value of the lift ratio greater than 1 will demonstrate the benefits of the rules that have been formed. Higher values lift test ratio, the greater the strength of the association was also itemset appears. And from these tests will be used as decision-makers to increase profits or determine a marketing strategy that will help in overcoming the problem of excess product in an online retail business.

ARABIC:

في تجارة التجزئة عبر الإنترنت ، لمواجهة المنافسة في السوق ، من الضروري أن يكون لديك استراتيجية ناضجة للجهات الفاعلة في مجال الأعمال لمعرفة اهتمام المستهلك بالشراء. يمكن الحصول على المعلومات المطلوبة من خلال بيانات المبيعات أو بيانات المعاملات التي تم تنفيذها من قبل المستهلكين. ستتم معالجة بيانات المعاملة من أجل الحصول على نمط من الروابط بين عناصر المنتجات التي يتم شراؤها غالبًا في وقت واحد من قبل المستهلكين. في هذه الحالة ، يستخدم الباحث طريقة قاعدة الارتباط مع خوارزمية مسبقة لها معلمة قيمة دعم وقيمة ثقة. بالنسبة للاختبار ، يتم اختبار مستوى الدقة عن طريق حساب نسبة الرفع. من خلال التحديد المسبق للحد الأدنى للدعم بنسبة %50 والحد الأدنى للثقة بنسبة %85 ، تكون القواعد المتكونة هي 19 قاعدة. من القواعد التي تم تشكيلها ، إذا كانت قيمة نسبة الرفع أكبر من 1 ، فسوف تظهر فوائد القواعد التي تم تشكيلها. كلما زادت قيمة اختبار نسبة الرفع ، زادت قوة الارتباط في مجموعة العناصر التي تظهر. ومن هذا الاختبار ، سيتم استخدامه كصانع قرار لزيادة الأرباح أو تحديد استراتيجيات التسويق التي ستساعد في التغلب على مشكلة المنتجات الزائدة في تجارة التجزئة عبر الإنترنت.