PENINGKATAN PERFORMA ALGORITMA APRIORI UNTUK ATURAN ASOSIASI DATA MINING

Andreas Chandra

Abstract


Aturan asosisasi memiliki beberapa algoritma. Salah satu yang popular adalah apriori. Apriori biasa digunakan untuk menemukan itemset yang sering muncul dan saling berkaitan dengan satu sama lain dalam suatu dataset. Dataset yang besar maka membutuhkan proses waktu yang lama. Penelitian ini membahas tentang cara meningkatkan pemrosesan data dalam algoritma apriori. Berdasarkan algoritma tersebtut, penelitian ini menunjukan batasan dari algoritma apriori asli yang sangat membuang banyak waku karena memperoses data yang ada di dataset keseluruhan untuk menemukan itemset yang sering muncul. Pada penelitian ini focus kepada menemukan cara untuk peningkatan performa algoritma yang baru dengan mengurangi pemindaian data. Pada percobaan ini menghasilkan dengan beberapa jumlah dataset dan beberapa minimum support yang dipakai pada algoritma apriori asli dan algoritma yang dikembangkan

Full Text:

PDF

References


E. Prasetyo, “Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB”, Penerbit ANDI, 2012.

F. A. Hermawati, “Data Mining”, ANDI, 2013

I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, “Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition”, 2011.

Kusrini, E. T. Luthfi, “Algoritma Data Mining”, Penerbit ANDI, 2009.

Y. Zhao, “R and Data Mining: Example and Case Studies”, Elsevier, 2012


Refbacks

  • There are currently no refbacks.