IMPLEMENTASI ALGORITMA HASH BASED TERHADAP ATURAN ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN FREQUENT ITEMSET STUDY KASUS RUMAH MAKAN SEAFOOD “KITA”

Farha Ramadhan

Abstract


Pada saat ini, teknik data mining dengan aturan asosiasi sudah banyak digunakan untuk menganalisa pola pembelian. Dengan memanfaatkan data – data transaksi  pembelian yang kemudian diolah untuk menggali informasi berharga dari kumpulan data transaksi tersebut. Dari informasi yang tergali tersebut kemudian dapat dijadikan menjadi suatu aturan untuk membuat kebijakan untuk meningkatkan penjualan.

Salah satu algoritma yang sering digunakan untuk asosiasi adalah algoritma apriori. Namun algoritma tersebut memiliki kelemahan dalam hal performa. Karena pada setiap menentukan frequent k-itemset harus melakukan scan pada database. Dan hal tersebut akan menjadi masalah serius apabila kandidat k-itemset memiliki jumlah sangat besar. Melakukan scan pada database yang besar akan memakan waktu yang banyak.

Algoritma hash based bisa menjadi solusi untuk mengatasi masalah dalam menentukan frequent k-itemset dari kandidat k-itemset dengan jumlah yang besar. Dengan menggunakan teknik hashing, kandidat k–itemset yang telah discan akan dimasukkan kedalam bucket pada tabel hash. Dari bucket tersebut akan digunakan untuk mencari frequent (k+1)-itemset sehingga scan database hanya dilakukan 1 kali pada iterasi pertama. Pada penilitan ini akan dijelaskan bagaimana algoritma hash bashed bekerja

Full Text:

PDF

References


BPS Provinsi D. I. Yogyakarta, ”Jumlah Biro Perjalanan, Pramuwisata, Restoran, dan Rumah Makan di D.I. Yogyakarta”, Daerah Istimewa Dalam Angka 2014, Yogyakarta:BPS D. I. Yogyakarta, 2014, pp. 242.

Tsiptsis, Konstantinos and Antonios Chorianopoulos, “Data Mining Techniques in CRM. Inside Customer Segmentation”, WILEY, 2009, pp. 2 – 4.

Park JS, Chen MS, Yu PS (1995): “An effective hash-based algorithm for mining association rules”. In: Proceeding of the 1995 ACM-SIGMOD international conference on management of data (SIGMOD95), San Jose, CA, pp 175-186.

Pratama, Heruandika Cahyono, Martaleli Bettiza, and Tekad Matulatan, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENEMUKAN HUBUNGAN DATA AWAL MASUK MAHASISWA DENGAN PRESTASI AKADEMIK (STUDI KASUS : STAI Miftahul Ulum Tanjungpinang)”, Fakultas Teknik UMRAH

Aguru, Sirisha, and Batteri Madhava Rao, “A Hash Based Frequent Itemset Mining using Rehashing”, International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, vol. 2, issue 12, pp. 4201 – 4203. Desember 2014


Refbacks

  • There are currently no refbacks.