SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 2 Jam 9 Menit 57 Detik

Algoritma Association Rule Learning dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 09-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2024-01-08-180140_x_Thumbnail800.jpg

Dalam ranah data science, praktisi data tentunya melibatkan berbagai penggunaan algoritma untuk menganalisis data dan mendapatkan insight yang valuable. Salah satu algoritma data science yang umum dipakai khususnya di ranah retail, sales, dan marketing adalah algoritma association rule learning.


Algoritma association rule learning, seperti Apriori atau Eclat, memainkan peran kunci dalam membantu praktisi data dalam menggali pola-pola tersembunyi dalam transaksi atau perilaku konsumen. Dalam konteks retail, sales, dan marketing, penggunaan algoritma ini dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang preferensi pelanggan, hubungan antar produk, dan strategi pemasaran yang lebih efektif.


Dengan menerapkan algoritma association rule learning pada data transaksi penjualan, pebisnis dapat mengidentifikasi aturan asosiasi yang memberikan informasi tentang produk-produk yang sering dibeli bersamaan. Contohnya, perusahaan dapat mengetahui apakah ada kecenderungan pelanggan untuk membeli produk A dan B secara bersamaan, dan informasi ini dapat digunakan untuk merancang penempatan produk di dalam toko atau menyusun bundling produk yang menarik.


Melalui narasi di kalimat sebelumnya, pastinya kamu semakin penasaran dong dengan penerapan di lapangan soal algoritma yang terkenal di ranah data science ini? Simak yuk sahabat DQLab!


1. Apa itu Association Rule

Association rule learning adalah suatu teknik dalam data mining dan machine learning yang bertujuan untuk menemukan aturan asosiasi atau pola-pola hubungan antara variabel dalam data. Teknik ini paling umum digunakan dalam analisis data transaksional, seperti data penjualan atau transaksi pelanggan.


Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi korelasi atau keterkaitan antara item atau variabel dalam dataset. Dalam konteks association rule learning, item atau variabel seringkali diasosiasikan dengan satu sama lain berdasarkan kemunculan bersama dalam suatu transaksi atau kejadian.

Artificial Intelligence

Sumber Gambar: medium.com/Utkarsh Kant


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

 

2. Peranan Association Rule dalam Bidang Retail dan Sales

Dalam industri penjualan, algoritma ini dapat membantu tim penjualan untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan kepada pelanggan berdasarkan pola pembelian yang teridentifikasi. Sebagai contoh, jika seorang pelanggan sering membeli produk A, algoritma association rule learning dapat memberikan saran untuk menawarkan produk B yang sering dibeli bersamaan dengan produk A.


Dengan demikian, melibatkan algoritma association rule learning dalam analisis data di ranah retail, sales, dan marketing dapat membantu meningkatkan pemahaman tentang perilaku konsumen, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendukung dalam pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam mengoptimalkan strategi bisnis.


3. Contoh Penerapan Association Rule

Contoh penerapan association rule learning termasuk analisis keranjang belanja di toko retail, di mana aturan asosiasi dapat membantu mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Algoritma terkenal seperti Apriori dan Eclat digunakan untuk menghasilkan aturan-asosiasi ini dengan memeriksa tingkat support dan confidence.

Artificial Intelligence

Sumber Gambar: Kaggle


Keuntungan utama dari association rule learning adalah kemampuannya untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis. Contohnya, aturan asosiasi dapat membantu perusahaan untuk mengoptimalkan penempatan produk di rak, merancang promosi yang lebih efektif, atau mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terarah.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Cara Kerja Algoritma Association Rule

Berikut adalah langkah-langkah umum cara kerja association rule learning:

Menentukan Support dan Confidence Threshold:

Support: Proporsi transaksi yang mengandung suatu itemset. Digunakan untuk menghilangkan itemset yang jarang muncul.

Confidence: Tingkat kepercayaan bahwa suatu aturan asosiasi benar. Biasanya diukur sebagai persentase.

Mengidentifikasi Itemset yang Memiliki Support yang Memadai:

Identifikasi semua itemset yang memenuhi threshold support yang telah ditetapkan. Itemset ini dapat terdiri dari satu atau lebih item.

Membangun Aturan Asosiasi:

Membuat aturan asosiasi yang mungkin berdasarkan itemset yang telah diidentifikasi.

Aturan asosiasi biasanya berbentuk "Jika A, maka B" atau "A dan B sering kali muncul bersama."

Memeriksa Confidence:

Memeriksa tingkat confidence dari aturan asosiasi yang dihasilkan. Aturan yang tidak memenuhi threshold confidence dihilangkan.

Evaluasi Lift (Opsional):

Lift mengukur seberapa besar peningkatan kemungkinan munculnya itemset kedua ketika itemset pertama sudah diketahui.

Aturan dengan lift yang tinggi menunjukkan keterkaitan yang signifikan antara itemset.

Pemilihan Aturan Asosiasi yang Relevan:

Memilih aturan-asosiasi yang dianggap relevan atau bermakna dari hasil yang ditemukan.

Penerapan Aturan Asosiasi dalam Keputusan Bisnis:

Menggunakan aturan-asosiasi yang dihasilkan untuk membuat keputusan strategis atau taktis dalam bisnis.


Contoh sederhana dari langkah-langkah tersebut adalah dalam analisis keranjang belanja:

Langkah 1: Menetapkan support dan confidence threshold (misalnya, 0.1 atau 10%).

Langkah 2: Mengidentifikasi itemset dengan support yang memadai (contoh: {A}, {B}, {C}).

Langkah 3: Membangun aturan asosiasi (contoh: {A} -> {B}, {B} -> {C}).

Langkah 4: Memeriksa confidence dan menghilangkan aturan yang tidak memenuhi threshold.

Langkah 5: Jika diinginkan, mengevaluasi lift dan memilih aturan-asosiasi yang relevan.

Langkah 6: Penerapan aturan-asosiasi dalam strategi penempatan produk atau promosi.


Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:


  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login