Algoritma Apriori untuk Pencarian Frequent itemset dalam Association Rule Mining

PIKSEL (Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded dan Logic)

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Algoritma Apriori untuk Pencarian Frequent itemset dalam Association Rule Mining
 
Creator Prahartiwi, Lusa Indah
Dari, Wulan
 
Description Abstract
 
Over decades, retail chains and department stores have been selling their products without using the transactional data generated by their sales as a source of knowledge. Abundant data availability, the need for information (or knowledge) as a support for decision making to create business solutions, and infrastructure support in the field of information technology are the embryos of the birth of data mining technology. Association rule mining is a data mining method used to extract useful patterns between data items. In this research, the Apriori algorithm was applied to find frequent itemset in association rule mining. Data processing using Tanagra tools. The dataset used was the Supermarket dataset consisting of 12 attributes and 108.131 transaction. The experimental results obtained by association rules or rules from the combination of item-sets beer wine spirit-frozen foods and snack foods as a Frequent itemset with a support value of 15.489% and a confidence value of 83.719%. Lift ratio value obtained was 2.47766 which means that there were some benefits from the association rule or rules.
 
Keywords: Apriori, Association Rule Mining.
 
Abstrak
 
Selama beberapa dekade rantai ritel dan department store telah menjual produk mereka tanpa menggunakan data transaksional yang dihasilkan oleh penjualan mereka sebagai sumber pengetahuan. Ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan akan informasi (atau pengetahuan) sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk membuat solusi bisnis, dan dukungan infrastruktur di bidang teknologi informasi merupakan cikal-bakal dari lahirnya teknologi data mining. Data mining menemukan pola yang menarik dari database seperti association rule, correlations, sequences, classifier dan masih banyak lagi yang mana association rule adalah salah satu masalah yang paling popular. Association rule mining merupakan metode data mining yang digunakan untuk mengekstrasi pola yang bermanfaat di antara data barang. Pada penelitian ini diterapkan algoritma Apriori untuk pencarian frequent itemset dalam association rule mining. Pengolahan data menggunakan tools Tanagra. Dataset yang digunakan adalah dataset Supermarket yang terdiri dari 12 atribut dan 108.131 transaksi. Hasil eksperimen diperoleh aturan asosiasi atau rules dari kombinasi itemsets beer wine spirit-frozen foods dan snack foods sebagai Frequent itemset dengan nilai support sebesar 15,489% dan nilai confidence sebesar 83,719%. Nilai Lift ratio yang diperoleh sebesar 2,47766 yang artinya terdapat manfaat dari aturan asosiasi atau rules tersebut.
 
Kata kunci: Apriori, Association rule mining
 
 
Publisher LPPM Universitas Islam 45 Bekasi
 
Date 2019-09-23
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier http://jurnal.unismabekasi.ac.id/index.php/piksel/article/view/1817
10.33558/piksel.v7i2.1817
 
Source PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic; Vol 7 No 2 (2019): September 2019; 143 - 152
2620-3553
2303-3304
10.33558/piksel.v7i2
 
Language eng
 
Relation http://jurnal.unismabekasi.ac.id/index.php/piksel/article/view/1817/1530
 
Rights Copyright (c) 2019 PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library