IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA SPADE UNTUK PREDIKSI POLA PERILAKU PENGGUNA, STUDI KASUS: P.T. DOORJEK INDONESIA BERKAH

DoorJek merupakan startup di Medan yang bergerak di bidang jasa layanan cuci kendaraan dan detailing on demand. DoorJek menghadapi masalah yaitu belum memanfaatkan data transaksi yang dimiliki untuk melihat perilaku pengguna. Untuk dapat memanfaatkan data tersebut, digunakanlah teknik data mining. Teknik yang umum digunakan untuk menganalisis sejumlah data yang saling berhubungan adalah sequential pattern mining. Algoritma SPADE yang berkonsep sequential pattern mining terbukti lebih cepat dari algoritma sebelumnya dalam hal pencarian data, karena SPADE menghitung item data transaksi berdasarkan id member dan waktu transaksi. Pengujian yang dilakukan menggunakan SPADE menunjukkan bahwa, pengujian berdasarkan minimum support menghasilkan jumlah rule yang tidak berubah pada pengujian dengan nilai 20%. Sedangkan berdasarkan minimum confidence menunjukkan jumlah rule yang tidak berubah pada pengujian dengan nilai 55%. Hasil dari rule yang terbentuk dapat diketahui pola perilaku pengguna awal DoorJek adalah Jika memesan layanan Doorcar maka cenderung akan memilih paket reguler dengan rata-rata akurasi lift ratio yang terbentuk lebih dari 1.