PROSES MENEMUKAN POLA DATA BISNIS RITAIL DENGAN PENGEMBANGAN ALGORITMA APRIORI MENGGUNAKAN PENDEKATAN K-WAY JOIN

joko Aryanto

Abstract


Persaingan sesama pelaku bisnis retail membuat para pemilik usaha ritel harus bersaing satu sama lain untuk memperoleh pelanggan guna meningkatkan pendapatan, dengan demikian pengelola dituntut untuk melakukan improvisasi dengan langkah yang efektif dan efisien. Algoritma Apriori merupakan metode dasar di dalam data mining. Prinsip yang digunakan algoritma Apriori adalah jika sebuah itemset sering muncul, maka seluruh subset dari itemset tersebut juga harus sering muncul. Hal ini mengakibatkan pengecekan yang berulang-ulang dan akan membutuhkan waktu yang tidak sebentar. Sebuah metode diusulkan untuk dapat memecahkan masalah ini, yaitu dengan melakukan pengembangan atau modifikasi pada algoritma Apriori tersebut, khususnya dalam proses penghitungan nilai support dan confidance. Metode yang digunakan adalah memanipulasi penggunaan bahasa query memanfaatkan teknik k-Way untuk optimasi susunan yang sesuai. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah waktu eksekusi relatif lebih cepat, dan hasil aturan asosiasi yang sama dengan yang dihasilkan oleh metode Apriori tanpa adanya pengembangan atau modifikasi.

Kata Kunci : Data Mining, Improvisasi Apriori, Algoritma Association rule, Pengembangan Apriori, k-way.


Full Text:

PDF

References


V. Mohan and D. S. Rajpoot, “Matrix-OverApriori : An Improvement Over Apriori Using Matrix,” vol. 5, no. 01, pp. 1–6, 2016.

J. H. and M. Kamber, Data Mining :Concept and Technique, S. Edition, S.Edition. 500 Sansome Street, Suite 400, San Francisco, CA 94111 This: Diane Cerra, 2006.

D. Edwards, “Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms,” J. Proteome Res., vol. 2, no. 3, pp. 334–334, 2003.

M. B. Nichol, T. K. Knight, T. Dow, G. Wygant, G. Borok, O. Hauch, and R. O’Connor, “Fast Algorithms for Mining Association Rules,” Ann. Pharmacother., vol. 42, no. 1, pp. 62–70, 2008.

C. D. Cleaning, D. D. Transformation, A. T. Analysis, E. D. Mining, and B. D. Selection, “Three phase iterative model of kdd,” vol. 4, no. 2, pp. 695–697, 2011.

S. A. Abaya, “Association Rule Mining based on Apriori Algorithm in Minimizing Candidate Generation,” vol. 3, no. 7, pp. 1–4, 2012.

J. Singh and H. Ram, “Improving Efficiency of Apriori Algorithm Using,” vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2013.

J. Yabing, “Research of an Improved Apriori Algorithm in Data Mining Association Rules,” vol. 2, no. 1, pp. 25–27, 2013.

D. M. Tank, “Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules,” Int. J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 7, pp. 1523, 2014.

S. Chaudhari, M. Borkhatariya, A. Churi, and M. Bhonsle, “Implementation and Analysis of Improved Apriori Algorithm,” pp. 70–78, 2008.

J. Kaur, R. Singh, and R. K. Gurm, “Performance evaluation of Apriori algorithm using association rule mining technique,” vol. 2, no. 5, 2016.

A. Ansari, A. Parab, and S. Kadam, “Apriori A Big Data Analysis - A Review,” pp. 35173520.

Q. Liu and J. Xin, “An improved Apriori algorithm based on data stream classification,” J. Comput. Inf. Syst., vol. 10, no. 23, pp. 10259–10266, 2014.

R. S. Dm, V. Saldanha, and S. Sebastian, “Apriori Algorithm and its Applications in The Retail Industry for Analyzing Customer Interests,” vol. 2, no. 3, pp. 46–51, 2015.

B. S. Dhak and M. Sawarkar, “Apriori : a promising data warehouse tool for finding frequent itemset and to define association rules,” vol. 4, no. 1, pp. 60–65, 2016.

N. Gutierrez, “Demystifying Market Basket Analysis,” http: //www.informationmanagement.com, 2006. .

ACM SIGKDD, Data Mining Curriculum.

M. Kantardzic, Data Mining : Concepts, Models, Methods, and Algorithms, Vol. 2. No. Proteome Research, 2003.

Pete Chapman., Step-by-step data mining guide. The CRISP-DM Consortium, 2000.

Tan, P.N., Steinbach, M., Kumar, V., Introduction to Data Mining,AddisonWesley, Boston.,2006

L. Notes, C. Science, and C. Growth, “Performance Evaluation and Analysis of KWay Join Variants for Association Rule Mining,” no. January, 2003.




DOI: http://dx.doi.org/10.53712/jic.v3i2.568

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


E-ISSN: 2580-488X

P-ISSN: 2302-6227

Indexed by:

Published by Prodi Informatika - Teknik Informatika - Universitas Madura
Jl. Raya Panglegur Km 3,5 Pamekasan
Phone: (0324) 322231
website: http://http://ejournal.unira.ac.id/index.php/insand_comtech/index

Email: roney@unira.ac.id

Creative Commons License
InsandComtech by Universitas Madura is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.