Sequential Pattern Mining Data Transaksi Penjualan Supermarket menggunakan Algoritme Generalized Sequential Pattern

Data transaksi penjualan supermarket online merupakan sequence dataset. ini menyimpan data pembelian yang dilakukan oleh pelanggan, sehingga dapat dianalisis menggunakan pendekatan Market Basket Analysis (MBA). Masalah sering dialami pihak adalah sulitnya menerapkan strategi akurat kepada para konsumen. Berdasarkan masalah tersebut, pada penelitian akan analisis terhadap dataset West Superstore berdasarkan MBA. Algoritme digunakan algoritme Generalized Sequential Pattern (GSP), di mana membangkitkan frequentitem dan sequencepattern, aturan dihasilkan lebih akurat. GSP diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keluaran dari Python sudah sesuai dengan perhitungan GSP. Waktu komputasi diperlukan untuk pembangkitan juga bergantung jumlah record ada. Semakin banyak dianalisis, maka waktu komputasinya semakin lama. Analisis menghasilkan 391 aturan, tersebut dimanfaatkan penerapan penjualan.