UNUD Open Repository

UNUD Open Repository provides access and discovery to the University of Udayana publications and digital collections. It contains digitized and digital version of theses, dissertations, research reports, and articles produced by academic communities in this university.

ALGORITMA APRIORI MODIFIKASI DENGAN TEKNIK COMBINATION REDUCTION DAN ITERATION LIMITATION PADA KERANJANG BELANJA

Adie Wahyudi Oktavia Gama, Adie Wahyudi Oktavia Gama (2016) ALGORITMA APRIORI MODIFIKASI DENGAN TEKNIK COMBINATION REDUCTION DAN ITERATION LIMITATION PADA KERANJANG BELANJA. Masters thesis, Universitas Udayana.

[img] Archive (ABSTRAK)
9f43231ab4ead198623ff891efef1bb5.pdf - Published Version

Download (62kB)
[img] Archive (BAB I)
2e4dd03712522f3e4768de78eb2c4e04.pdf - Published Version

Download (469kB)
[img] Archive (BAB II)
04cbd3672b27b1927bf049f3d54aa817.pdf - Published Version

Download (582kB)

Abstract

Analisis asosiasi digunakan untuk menemukan hubungan menarik antara suatu kombinasi item yang tersembunyi dalam transaksi. Hubungan ini direpresentasikan dalam bentuk aturan asosiasi. Aturan asosiasi berbentuk if antecedent then consequent. Algoritma apriori merupakan salah satu metode asosiasi yang menggunakan pendekatan iteratif dimana k-itemset digunakan untuk mengeksplorasi (k+1)-itemset. Calon (k+1)-itemset yang mengandung frekuensi subset yang jarang muncul tidak dipakai dalam menentukan aturan asosiasi. Implementasi algoritma apriori didahului dengan persiapan database transaksi serta penentuan batas minimum support dan confidence. Algoritma apriori akan menemukan kombinasi dengan cara proses iterasi yaitu scaning database yang berulang-ulang, memasangkan satu item dengan item lainnya dan mencatat jumlah kemunculan kombinasi dalam keseluruhan transaksi. Frequent itemset ditentukan dengan cara memilih kombinasi atau itemset yang nilai kemuculannya diatas atau sama dengan nilai minimum support dan kemudian menjadi calon aturan asosiasi. Persentase nilai support dan confidence dari masing-masing calon aturan asosiasi kemudian dihitung. Aturan asosiasi yang berlaku dipilih dari yang memenuhi syarat minimum support dan confidence. Aturan asosiasi yang dibentuk dari frequent itemset tersebut kemudian dapat dipakai sebagai pendukung keputusan dalam penjualan seperti mengatur penempatan barang, mengatur persediaan atau membuat promosi pemasaran dengan menerapkan diskon untuk kombinasi barang-barang tertentu yang sering muncul dalam transaksi. Apriori akan melambat terhadap database yang bertambah besar dalam menentukan aturan asosiasi. Teknik-teknik modifikasi digunakan untuk melakukan optimasi terhadap kinerja algoritma apriori sehingga mendapatkan frequent itemset dalam waktu yang singkat. Modifikasi pada penelitian ini menggunakan penggabungan teknik combination reduction dan iteration limitation. Hasil perbandingan algoritma apriori tanpa modifikasi dengan yang sudah dimodifikasi diujicoba dengan sample data dari 100 transaksi sampai dengan 500 transaksi terbukti lebih cepat mendapatkan frequent itemset dan kualitas aturan asosiasi yang dibentuk tetap terjaga.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Analisis Asosiasi, Algoritma Apriori, Frequent Itemset, Modifikasi Apriori, Combination Reduction, Iteration Limitation
Subjects: L Education > L Education (General)
Divisions: Faculty of Law, Arts and Social Sciences > School of Education
Depositing User: Mr. Repository Admin
Date Deposited: 07 Jun 2016 24:58
Last Modified: 24 Jun 2016 05:58
URI: http://erepo.unud.ac.id/id/eprint/11846

Actions (login required)

View Item View Item