|
Total jumlah User: 3169
|
| Menu |
| Home |
| Registration User |
| Login |
| Prosiding |
| 2002 |
| 2003 |
| 2004 |
| 2005 |
| 2006 |
| 2007 |
| 2008 |
| 2009 |
Data Prosiding IES |
||
| IES Tahun | : | 2002 |
| Authors | : | Arif Djunaidy, Febriliyan Samopa, Dan I Putu Darmasusila |
| Kategori | : | INFORMATION SYSTEMS |
| Institusi | : | Fakultas Teknologi Informasi - Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
| Judul | : | APLIKASI DATA MINING UNTUK PENCARIAN POLA ASOSIASI MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI POLA |
| Abstrak | : | Pencarian pola-pola asosiasi dari basis data transaksional menawarkan nilai tambah yang bermanfaat dalam industri ritel untuk proses pengambilan keputusan, karena pola asosiasi yang terbentuk dapat memberikan gambaran tentang perilaku pelanggan. Namun apabila proses pencarian pola asosiasi dilakukan untuk data dengan ukuran yang besar akan membutuhkan waktu yang cukup lama sehingga diperlukan perangkat lunak yang efisien dan efektif untuk melakukan pencarian pola asosiasi dari data transaksional berukuran besar. Dalam makalah ini dibahas pembuatan perangkat lunak data mining untuk mencari pola asosiasi dari suatu data transaksional dengan menggunakan algoritma dekomposisi pola. Dengan menentukan item-item pada antecedent dan consequent serta menentukan nilai support dan nilai confidence, pengguna dapat menentukan sendiri spesifikasi permintaan yang diinginkan. Metode dekomposisi pola digunakan dengan melibatkan dua teknik dekomposisi alternatif, yaitu simple-split atau quick-split dalam proses pembentukan frequency tree guna mendapatkan frequent itemset. Setelah semua itemset yang memenuhi minimum support ditemukan, selanjutnya dicari pola asosiasi yang memenuhi nilai confidence yang telah ditentukan. Dari hasil uji coba perangkat lunak untuk berbagai tipe spesifikasi permintaan pengguna, perangkat lunak yang telah dibuat mampu mencari pola-pola asosiasi sesuai dengan permintaan pengguna. Dari beberapa hasil uji coba kinerja perangkat lunak dapat disimpulkan bahwa jumlah itemset yang dihasilkan dan jumlah pola asosiasi yang terbentuk dipengaruhi oleh nilai support, dimana semakin kecil minimum support maka jumlah itemset dan jumlah pola asosiasi semakin besar. Selain itu dapat disimpulkan pula bahwa waktu komputasi pembentukan itemset dan pencarian pola asosiasi dipengaruhi oleh nilai support, dimana semakin kecil nilai minimum support maka waktu komputasi pembentukan itemset dan pencarian pola asosiasi akan semakin besar. Kata Kunci: data mining, pola asosiasi, dekomposisi pola, simple-split, quick-split, frequency tree. |
| Hits | : | 751 |
Prosiding Industrial Electronics Seminar (IES) EEPIS
Homepage : http://ies.eepis-its.edu, Email : ies.eepis-its.edu
Homepage : http://ies.eepis-its.edu, Email : ies.eepis-its.edu
