Text

Optimasi Perhitungan Frequent Itemset Dalam Data Mining Asosiasi Dengan Algoritma FP-Growth Untuk Data Transaksi Customized Bundle

---

Penilaian

---

Data Mining Asosiasi merupakan suatu teknik untuk mencari hubungan
antar item, yang jika dilakukan pada data transaksi akan mampu membantu
penjual dalam menentukan strategi bisnisnya. Salah satu algoritma yang biasa
dipakai dalam teknik data mining ini adalah FP-Growth, FP-Growth merupakan
algoritma yang berbasis tree dalam pembangkitan aturan asosiasi, sehingga hanya
melakukan scan pada seluruh dataset sebanyak dua kali sehingga cocok untuk
jenis data dengan jumlah transaksi yang banyak. Customized bundle adalah suatu
cara belanja dengan memilh produk-produk yang akan dibeli dalam bentuk
bundle. Berbeda dengan data transaksi pada umumnya dimana semua item
memiliki kedudukan yang sama, pada jenis transaksi ini item saling
mempengaruhi satu sama lain. Penelitian ini memanfaatkan perbedaan tersebut
untuk mengoptimasi proses perhitungan frequent itemset dengan algoritma FP-
Growth dengan mengurangi jumlah scan yang dibutuhkan pada setiap itemset
dengan menggunakan teknik heuristic sehingga dapat mengurangi waktu
eksekusi.

Kata kunci: Data Mining Asosiasi, Frequent Itemset, FP-Growth.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

-

Publisher

Indralaya : Fak. Ilmu Komputer., 2019

Collation

xvi, 128 hlm. : ilus. + CD

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

NONE

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Jurusan Teknik Informatika
Data Mining Asosiasi

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment