Lebih lanjut, penelitian tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar penelitian menggunakan dataset publik, namun cukup banyak pula yang menggunakan dataset privat karena menyangkut data internal perusahaan. Bidang penjualan masih menjadi ladang utama penerapan teknik ini dengan persentase dominasi mencapai 85% dari total studi yang dianalisis.
Ke Mana Arah Perkembangan Selanjutnya?
Teknik asosiasi, meskipun sudah matang, tetap memiliki ruang untuk berkembang. Salah satunya adalah melalui integrasi dengan teknologi big data dan machine learning yang lebih canggih. Di masa depan, bukan tidak mungkin teknik ini menjadi bagian dari sistem kecerdasan buatan yang dapat secara otomatis menyesuaikan penawaran produk, prediksi kebutuhan pelanggan, hingga personalisasi layanan secara real-time.
Selain itu, ada juga perhatian baru pada efisiensi algoritma. Misalnya:
-
FP-Growth mulai banyak digunakan untuk menghindari proses pembangkitan kandidat yang berat.
Apriori-TID cocok digunakan saat transaksi sudah terlalu kompleks dan banyak itemset terlibat.
Kesimpulan
Apriori adalah algoritma sederhana namun efektif untuk menemukan pola pembelian dari data transaksi. Dengan memanfaatkan support, confidence, dan lift, kita bisa mengidentifikasi hubungan antar produk secara lebih akurat.
Saat data semakin besar, algoritma seperti FP-Growth dan Apriori-TID menawarkan kecepatan dan efisiensi yang lebih baik. Mereka membantu proses analisis tanpa harus membangkitkan kombinasi item satu per satu.
Teknik asosiasi bukan hanya alat analisis, tapi juga panduan penting dalam strategi bisnis berbasis data. Di era digital yang penuh informasi, kemampuan membaca pola bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
