Belajar Data Science Gratis dengan Market Basket Analysis

Saat ini, teknologi informasi sudah menjadi kebutuhan wajib perusahaan terutama tersedianya basis data sebagai alat bantu dalam memutuskan suatu strategi. Sejalan dengan perkembangan perusahaan di era digital transformation, kini basis data mulai dimanfaatkan oleh pihak manajemen sebagai sumber dalam pengambilan keputusan suatu bisnis. Mulai dari aplikasi manajemen bisnis, analisis pemasaran dan rancangan (desain) produksi merupakan salah satu aplikasi data science di era saat ini. Untuk memperoleh dan menemukan insight maka kita juga dapat memanfaatkan data mining. Pengertian data mining menurut Robert Grossman adalah penemuan dari pola-pola, asosiasi-asosiasi, anomali-anomali, struktur-struktur dan perubahan-perubahan di dalam basis data berukuran besar secara semi otomatis. Data mining juga sering disebut sebagai Association Rule Mining. Menurut Jiawei Han & Micheline Chamber "Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given data set". Dari pendapat tersebut dapat disimpulkan bahwa data mining adalah teknik untuk menampilkan pola-pola keterkaitan data dalam basis data secara otomatis. 

Penemuan hubungan menarik sejumlah besar data transaksi perusahaan dapat banyak membantu proses pengambilan keputusan bisnis, seperti desain katalog, cross marketing and loss-leader analysis. Dalam belajar data science, hal tersebut biasa diimplementasikan kedalam bentuk program dengan menggunakan metode Market Basket Analysis. Tujuan adanya metode tersebut tentunya untuk mengetahui kebiasaan konsumen dalam membeli sebuah produk secara bersamaan. Jika dibahas lebih dalam Market Basket Analysis, didalamnya terdapat istilah Association Rule Analysis. Lalu apa itu Association Rule? Association Rule adalah salah satu teknik dalam Market Basket Analysis untuk mencari hubungan antar item dalam suatu dataset, jadi seberapa kuat hubungan antara item satu dengan item lainnya, dan kemudian dikombinasikan. Sahabat data tentunya penasaran dengan penggunaan Market Basket Analysis dalam belajar Data Science. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang market basket analysis yang biasanya digunakan sebagai project dalam belajar data science. Bagi kalian sahabat data yang penasaran dengan penggunaannya pastikan kalian simak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini.

1.Mengenal Market Basket Analysis (MBA)

Market Basket Analysis merupakan salah satu metode atau teknik yang sering digunakan dan paling bermanfaat untuk dunia marketing. Tujuan dari Market Basket Analysis adalah untuk menentukan produk manakah yang pelanggan beli dalam waktu bersamaan, di mana nama dari metode ini diambil dari kebiasaan pelanggan menaruh barang mereka ke keranjang atau ke dalam daftar belanja (market basket). Dengan mengetahui produk manakah yang dibeli secara bersamaan akan dapat sangat membantu pedagang ataupun perusahaan lainnya. Sebuah toko juga dapat menggunakan informasi ini untuk menempatkan produk yang sering terjual secara bersamaan di dalam satu area atau kategori, sementara  sebuah katalog ataupun situs e-commerce dapat menggunakannya untuk menentukan layout dari katalog mereka. Sumber data dari market basket analysis antara lain dapat bersumber dari transaksi kartu kredit, kartu undian, kupon diskon, panggilan keluhan pelanggan. Market basket analysis umumnya dimanfaatkan sebagai titik awal pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data ketika kita tidak mengetahui pola spesifik apa yang kita cari

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2.Keuntungan Market Basket Analysis

Kelebihan dari proses market basket analysis, adalah hasilnya jelas dan mudah dimengerti sebab hanya merupakan suatu pola "jika-maka". Misalnya: Jika produk A dan B dibeli secara bersamaan, maka kemungkinan produk C turut dibeli. Market basket analysis sangat berguna untuk undirected data mining, yaitu pencarian awal pola. Market basket analysis dapat memproses transaksi tanpa harus kehilangan informasi sebab dapat memproses banyak variabel tanpa perlu dirangkum (summarization) terlebih dahulu. Proses komputasi yang lebih mudah daripada teknik yang kompleks seperti algoritma genetik & sistem saraf, meskipun jumlah perhitungan akan meningkat pesat bersamaan dengan peningkatan jumlah transaksi dan jumlah items yang berbeda dalam analisis. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3.Kerugian Market Basket Analysis

Kekurangan dari proses market basket analysis, adalah tingkat pertumbuhan proses secara eksponensial sebagai akibat pertumbuhan ukuran data. Memiliki keterbatasan untuk atribut data, misalnya hanya berdasarkan tipe produk. Selain itu, market basket analysis juga sulit untuk menentukan items yang akan diolah secara tepat, sebab frekuensi dari items tersebut harus diusahakan seimbang. Market basket analysis memiliki masalah dengan frekuensi items yang tidak merata

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Editor : Annissa Widya Davita