Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk Berdasarkan Pola Pembelian dengan Pendekatan Algoritma Apriori

Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk Berdasarkan Pola Pembelian dengan Pendekatan Algoritma AprioriPendekatan ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, preprocessing data, pemilihan variabel yang relevan, pengembangan model pohon keputusan C4.5, dan evaluasi model. Model ini memungkinkan identifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi keberhasilan peluncuran produk dan memberikan wawasan berharga bagi perusahaan. Dalam era perdagangan elektronik yang berkembang pesat, peningkatan volume data transaksi e-commerce memberikan tantangan tersendiri dalam menghasilkan rekomendasi produk yang relevan bagi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi produk yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menganalisis pola pembelian menggunakan pendekatan algoritma Apriori. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengumpulan data transaksi pembelian produk dari platform e-commerce yang signifikan. Data tersebut kemudian diolah menggunakan algoritma Apriori untuk menemukan pola-pola pembelian yang signifikan dan mampu merepresentasikan preferensi konsumen. Hasil analisis tersebut digunakan untuk mengembangkan sistem rekomendasi produk yang dapat memberikan rekomendasi yang tepat dan personal kepada setiap pengguna. Penelitian ini tidak hanya fokus pada aspek akurasi rekomendasi, tetapi juga mempertimbangkan faktor keamanan dan privasi data konsumen. Keberhasilan sistem rekomendasi dievaluasi melalui uji coba dan perbandingan dengan metode rekomendasi tradisional. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi sistem rekomendasi produk berbasis pola pembelian dengan pendekatan algoritma Apriori.