BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA"

Transkripsi

1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada tinjauan pustaka ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori yang mendukung pembahasan yang berhubungan dengan sistem yang akan dibuat. 2.1 Basis Data (Database) Database adalah koleksi data item yang saling terkait terkelola sebagai satu unit. Beberapa defenisi lain tentang database yaitu sebagai berikut: 1. Suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling berhubungan sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi [12]. 2. Menurut Connolly dan Begg (2005), Database merupakan data yang saling terhubung dan deskripsi dari data yang dirancang untuk kebutuhan organisasi [10]. 3. Sedangkan menurut Date, database adalah record yang terkomputerisasi yang bertujuan menyediakan informasi ketika dibutuhkan [9]. Penerapan database dalam sistem informasi disebut database system. Dari teoriteori tersebut dapat disimpulkan bahwa database adalah sekumpulan data yang terorganisasi dan saling terhubung untuk menyediakan informasi yang diperlukan. Basis data (database), atau sering pula dieja basis data, adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data (Database Management System, DBMS) [12].

2 Sistem basis data (database system) didefinisikan sebagai sekumpulan subsistem yang terdiri atas basis data dengan para pemakai yang menggunakan basis data secara bersama-sama, personal-personal yang merancang dan mengelola basis data, teknikteknik untuk merancang dan mengelola basis data, serta sistem komputer untuk mendukungnya [9]. Menurut McLeod dan Schell, database system adalah sistem penyimpanan informasi yang terorganisasi dengan suatu cara sehingga memudahkan untuk proses pengolahan data [10] DBMS (Database Management System) Menurut Connolly dan Begg (2005), DBMS adalah sebuah sistem perangkat lunak yang mengizinkan pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengatur akses ke database. Sedangkan menurut McLeod dan Schell, DBMS adalah aplikasi perangkat lunak yang menyimpan struktur database, hubungan antardata dalam database, serta berbagai formulir laporan yang berkaitan dengan database tersebut [10]. 2.2 Konsep dasar pengambilan keputusan Pengambilan keputusan adalah memilih satu atau lebih diantara sekian banyak alternatif keputusan yang mungkin. Alternatif keputusan meliputi keputusan ada kepastian, keputusan berisiko, keputusan ketidakpastian dan keputusan dalam konflik Tahapan Pengambilan Keputusan Simon tahun 1960 memperkenalkan empat aktivitas dalam proses pengambilan keputusan [13]: 1. Intelligence: Pengumpulan informasi untuk mengidentifikasikan permasalahan. Proses yang terjadi pada fase ini adalah : 1. Menemukan masalah

3 2. Klasifikasi masalah 3. Penguraian masalah 4. Kepemilikan masalah 2. Design: Tahap ini meliputi pembuatan, pengembangan, dan analisis hal-hal yang mungkin untuk dilakukan. Termasuk juga disini pemahaman masalah dan pengecekan solusi yang layak. Tugas-tugas yang ada pada tahap ini merupakan kombinasi dari seni dan pengetahuan, yaitu: 1. Komponen-komponen model 2. Struktur model 3. Seleksi prinsip-prinsip pemilihan (kriteria evaluasi) 4. Pengembangan (penyediaan) alternatif 5. Prediksi hasil 6. Pengukuran hasil 7. Skenario 3. Choice: Tahap memilih solusi dari alternatif-alternatif yang disediakan. Ada dua pendekatan dalam pencarian pilihan (choice) yaitu : 1. Teknis analitis: Menggunakan perumusan matematis 2. Algoritma: Langkah demi langkah proses. 4. Implementation: Tahap melaksanakan keputusan dan melaporkan hasilnya. Keuntungan pada tahapan ini adalah dalam memberikan ketajaman dan detil dari analisis dan output yang dihasilkan. 2.3 Data Mining Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database. Secara lengkap, Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data dengan melakukan penggalian

4 pola-pola dari tumpukan data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga [8]. Menurut Berry dan Linoff (2004): Data mining adalah mengeksplorasi dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola dan rule yang berarti [1]. Sedangkan menurut Han dan Kamber (2001): Data mining adalah proses menambang (mining) pengetahuan dari sekumpulan data yang sangat besar. Data mining merupakan suatu langkah dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) [6]. Jadi, dengan semakin berkembangnya kebutuhan akan informasi-informasi, semakin banyak pula bidang-bidang yang rnenerapkan konsep data mining Tahapan Data Mining Dalam aplikasinya, data mining sebenarnya merupakan bagian dari Knowledge Discovery in Database (KDD), bukan sebagai teknologi yang utuh berdiri sendiri. Data mining merupakan suatu bagian langkah yang penting dalam KDD terutama berkaitan dengan ekstraksi dan perhitungan pola-pola dari data yang ditelah. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.1 dibawah ini [6]: Gambar 2.1 Tahapan Data Mining

5 Dari gambar 2.1 dapat dijelaskan proses dari data mining dari setiap tahap yaitu berikut ini: 1. Data cleaning Tahapan ini dilakukan untuk menghilangkan data noise dan data yang tidak konsisten atau relevan dengan tujuan akhir dari proses data mining. 2. Data integration Tahapan ini dilakukan untuk menggabungkan atau mengkombinasikan dari multiple data source. 3. Data selection Yang dilakukan pada tahapan ini adalah memilih atau menyeleksi data apa saja yang relevan dan diperlukan dari database. 4. Data transformation Untuk mentransformasikan data ke dalam bentuk yang lebih sesuai untuk di mining. 5. Data mining Proses terpenting dimana metode tertentu diterapkan dalam database untuk menghasilkan data pattern. 6. Pattern evaluation Untuk mengidentifikasi apakah interesting patterns yang didapatkan sudah cukup mewakili knowledge berdasarkan perhitungan tertentu. 7. Knowledge presentation Untuk mempresentasikan knowledge yang sudah didapatkan dari user

6 2.3.2 Arsitektur Data Mining Pada umumnya sistem data mining terdiri dari komponen - komponen berikut ini [6]: 1. Database, data warehouse, dan media penyimpanan informasi. Media pada komponen ini dapat berupa database, data warehouse, spreadsheet, atau jenis media penampung lainnya. Data cleaning dan data integration dapat dilakukan pada data tersebut. 2. Database atau data warehouse server. Database atau data warehouse server bertanggung jawab untuk menyediakan data yang relevan berdasarkan permintaan dari user pengguna data mining. 3. Basis Pengetahuan (knowledge base) Merupakan basis pengetahuan yang digunakan sebagai panduan dalam pencarian pola. 4. Data mining engine Yaitu bagian dari software yang menjalankan program berdasarkan algoritma yang ada. 5. Pattern evaluation module Yaitu bagian dari software yang berfungsi untuk menemukan pattern atau polapola yang terdapat di dalam database yang diolah sehingga nantinya proses data mining dapat menemukan knowledge yang sesuai. 6. Graphical user interface Bagian ini merupakan sarana antara user dan sistem data mining untuk berkomunikasi, dimana user dapat berinteraksi dengan sistem melalui data mining query, untuk menyediakan informasi yang dapat membantu dalam pencarian knowledge. Lebih jauh lagi, bagian ini mengijinkan user untuk melakukan browsing pada database dan data warehouse, mengevaluasi pattern yang telah dihasilkan, dan menampilkan pattern tersebut dengan tampilan yang berbeda-

7 beda. Gambar 2.2 di bawah ini menunjukkan arsitektur data mining yang telah dijelaskan di atas : Gambar 2.2 Arsitektur Data Mining 2.4 Aturan Asosiasi (Association Rule) Aturan asosiasi (association rule) adalah metode data mining untuk mencari suatu hubungan yang menunjukkan kondisi di dalam satu set data, yang beberapa nilai atribut akan muncul secara bersamaan [6]. Aturan asosiasi (association rules) atau analisis afinitas (affinity analysis) berkenaan dengan studi tentang apa bersama apa. Ini bisa berupa studi transaksi di supermarket, misalnya seseorang yang membeli susu bayi juga membeli sabun mandi. Di sini berarti susu bayi bersama dengan sabun mandi. Karena awalnya berasal dari studi tentang database transaksi konsumen untuk menentukan kebiasaan suatu produk dibeli bersama produk apa, maka aturan asosiasi juga sering dinamakan market basket analysis [1].

8 Tujuan dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan produkproduk apa saja yang cenderung sering dibeli oleh para konsumen. Gambaran mengenai market basket analysis dapat dilihat dalam gambar berikut [1]: Gambar 2.3 Market Basket Analysis Pada Gambar 2.3 dijelaskan bahwa sebuah keranjang diisi dengan berbagai produk yang dibeli oleh seseorang di supermarket. Keranjang ini berisi berbagai macam produk yaitu jus jeruk, pisang, soda, pembersih jendela, dan deterjen yang memberitahu apa yang pelanggan beli pada satu perjalanan. Satu keranjang menceritakan tentang salah satu pelanggan, tetapi semua pembelian yang dilakukan oleh semua pelanggan memiliki informasi lebih banyak. Pelanggan tidak semua sama. Setiap pelanggan membeli satu set produk yang berbeda, dalam jumlah yang berbeda, pada waktu yang berbeda setiap hari. Analisa keranjang pasar memberikan wawasan ke dalam produk dagangan dengan menceritakan produk yang cenderung sering dibeli secara bersama-sama.

9 2.4.1 Bentuk Umum Aturan Asosiasi (Association Rule) Bentuk umum dari Aturan asosiasi yaitu: IF Antecedent ELSE Consequence atau X Y dibaca Jika A, maka B [3]. Berikut ini menunjukkan istilah-istilah yang digunakan untuk mempresentasikan setiap bagian dari association rules : {roti tawar} {selai} (support=30%, confidence=60%) Gambar 2.4 Bentuk Umum Aturan Asosiasi Association Rules di atas dapat dibaca secara sederhana menjadi jika x membeli roti tawar, maka x kemungkinan 30% juga membeli selai. Aturan ini cukup signifikan karena mewakili 60% dari catatan transaksi yang ada Dapat juga diartikan : Seorang konsumen yang membeli roti memiliki kemungkinan sebesar 30% untuk juga membeli selai. Dan juga memiliki 60% tingkat kepercayaan bahwa roti akan dibeli bersama dengan selai. Keterangan istilah : 1. Antecedent, left-hand side (LHS), body 2. Consequence, right-hand side (RHS), head 3. Support, frequency (besar bagian data pada left-hand side dan right-hand side muncul secara bersamaan) 4. Confidence, strength (jika left-hand side muncul, seberapa besar right-hand side muncul).

10 2.5 Algoritma Apriori Algoritma apriori adalah sebuah algoritma pencarian pola yang sangat populer dalam teknik penambangan data (data mining). Algoritma ini ditujukan untuk mencari kombinasi itemset yang mempunyai suatu nilai keseringan tertentu sesuai kriteria atau filter yang diinginkan. Algoritma ini diajukan oleh R. Agrawal dan R. Srikant tahun Hasil dari algoritma apriori dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan pihak manajemen. Algoritma apriori melakukan pendekatan iteratif yang dikenal dengan pencarian level-wise, dimana k-itemset digunakan untuk mengeksplorasi atau menemukan (k+1)-itemset. Oleh karena itu, algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi. Tiap iterasi menghasilkan pola frekuensi tinggi (frequent itemset) Analisis Asosiasi dengan Algoritma Apriori Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh dari aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan adalah mengetahui besarnya kemungkinan seorang pelanggan untuk membeli roti bersamaan dengan keju. Dengan pengetahuan tersebut, pemilik pasar swalayan bisa mengatur penempatan produknya atau merancang kampanye pemasaran menggunakan kupon diskon untuk kombinasi produk tertentu [1]. Analisis asosiasi menjadi terkenal karena aplikasinya untuk menganalisis isi keranjang belanjaan di pasar swalayan. Analisis asosiasi juga sering disebut dengan istilah market basket analysis. Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Khususnya, salah satu tahap dari analisis asosiasi yang disebut analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining) yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien.

11 Dalam menentukan suatu association rule, terdapat suatu interestingness measure (ukuran ketertarikan) yang didapatkan dari hasil pengolahan data dengan perhitungan tertentu. Umumnya ada dua ukuran [6], yaitu: 1. Support (nilai penunjang/pendukung): suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item/itemset dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini menentukan apakah suatu item/itemset layak untuk dicari confidence-nya (misal, dari keseluruhan transaksi yang ada, seberapa besar tingkat dominasi yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli bersamaan). 2. Confidence (nilai kepastian/keyakinan): suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar 2 item secara conditional (misal, seberapa sering item B dibeli jika orang membeli item A). Kedua ukuran ini nantinya berguna dalam menentukan interesting association rules, yaitu untuk dibandingkan dengan batasan (threshold) yang ditentukan oleh user. Batasan tersebut umumnya terdiri dari min_support dan min_confidence, dimana hal tersebut ditempuh dengan cara sebagai berikut [5]: 1. Mencari semua frequent itemset yaitu itemset dengan nilai support minimum support yang merupakan ambang batas yang diberikan oleh user. Dimana itemset itu merupakan himpunan item yaitu kombinasi produk yang dibeli. 2. Mencari aturan asosiasi yang confidence dari frequent itemset yang didapat. 3. Sedangkan tahap selanjutnya adalah mencari rule-rule yang sesuai dengan target user yang didapat dari proses association rule mining sebelumnya. Rule-rule yang didapat mendeskripsikan kombinasi itemset yang dijadikan pertimbangan di dalam membuat kesimpulan. Secara terperinci, berikut adalah langkah-langkah proses pembentukan Association Rule dengan algoritma apriori [6]: 1. Di iterasi pertama ini, support dari setiap item dihitung dengan men-scan database. Support disini artinya jumlah transaksi dalam database yang mengandung satu item dalam C1. Setelah support dari setiap item didapat, Kemudian nilai support tersebut dibandingkan dengan minimum support yang telah ditentukan, jika nilainya lebih besar atau sama dengan minimum support maka itemset tersebut termasuk dalam large itemset. Item yang memiliki support

12 di atas minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dengan panjang 1 atau sering disebut Large 1-itemset atau disingkat L1. 2. Iterasi kedua menghasilkan 2-itemset yang tiap set-nya memiliki dua item. sistem akan menggabungkan dengan cara, kandidat 2-itemset atau disingkat C2 dengan mengkombinasikan semua candidat 1-itemset (C1). Lalu untuk tiap item pada C2 ini dihitung kembali masing-masing support-nya. Setelah support dari semua C2 didapatkan, Kemudian dibandingkan dengan minimum support. C2 yang memenuhi syarat minimum support dapat ditetapkan sebagai frequent itemset dengan panjang 2 atau Large 2-itemset (L2). 3. Itemset yang tidak termasuk dalam large itemset atau yang tidak memenuhi nilai minimum support tidak diikutkan dalam iterasi selanjutnya (di prune). 4. Setelah itu dari hasil frequent itemset atau termasuk dalam Large 2-itemset tersebut, dibentuk aturan asosiasi (association rule) yang memenuhi nilai minimum support dan confidence yang telah ditentukan Metodologi Dasar Analisis Asosiasi Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap [6] : 1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi Tahapan ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut: Support (A) = JT(A) T x 100% Keterangan : JT(A) T = Jumlah transaksi yang mengandung A = Total Transaksi Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut:

13 Support (A, B) = P (A B) = JT (A B) T x 100% Keterangan : JT (A B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B T = Total Transaksi 2. Pembentukan aturan assosiatif Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A B. Nilai confidence dari aturan A B diperoleh dari rumus berikut: Confidence (A,B) = P (A B) = JT (A B) JT(A) x 100% Keterangan : JT (A B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B JT = Jumlah transaksi yang mengandung A

14 Sebagai contoh ambil suatu data transaksi seperti pada tabel 2.1 berikut: Table 2.1 Contoh Daftar Transaksi ID Transaksi Item yang dibeli 1 Tissue bayi, popok, bedak bayi, roti, payung 2 Popok, bedak bayi 3 Tissue bayi, popok, susu 4 Popok, Tissue bayi, Deterjen 5 Tissue bayi, susu, Coca cola Berdasarkan Tabel 2.1, terdapat definisi-definisi dari association rule yaitu [8]: 1. I adalah himpunan yang tengah dibicarakan Contoh: {Bedak bayi, Coca cola, Deterjen,., Tissue bayi} 2. D adalah Himpunan seluruh transaksi yang tengah dibicarakan Contoh: {Transaksi 1, transaksi 2,, transaksi 5} 3. Itemset adalah Himpunan item atau item-item di I Contoh: Ada suatu himpunan X ={A,B,C} Itemset nya adalah {A};{B}:{C};{A,B};{A,C};{B,C};{A,B,C} 4. k- itemset adalah Itemset yang terdiri dari k buah item yang ada pada I. Intinya k itu adalah jumlah unsur yang terdapat pada suatu Himpunan Contoh: 3-itemset adalah yang bersifat 3 unsur 5. Frequent itemset adalah itemset yang muncul sekurang-kurangnya sekian kali di D. Kata sekian biasanya di simbolkan dengan Ф. Ф merupakan batas minimum dalam suatu transaksi Contoh:

15 Pertama tentukan Ф = 3, karena jika tidak ditentukan maka frequent itemset tidak dapat di hitung. Jika Ф = 3 untuk {Tissue bayi, Popok} apakah frequent Itemset? Jika dihitung maka jumlah transaksi yang membeli tissue bayi sekaligus membeli popok adalah 3. Karena 3 >= 3 maka {Tissue bayi, Popok} merupakan frequent Itemset. 6. Fk adalah Himpunan semua frequent itemset yang terdiri dari k-item. 2.6 Penelitian lain Menggunakan Association Rule dengan Algoritma Apriori Adapun penelitian lain yang menggunakan teknik association rule dengan algoritma apriori yaitu penelitian yang telah dilakukan oleh Wahyu (2008) yaitu dengan meneliti daerah penangkapan ikan dan potensi sumberdaya ikan di suatu perairan dengan tujuan untuk mengatasi masalah dalam pemasaran produk perikanan. Analisa dilakukan terhadap pola data hasil tangkapan ikan di setiap daerah penangkapan ikan, sehingga dapat diketahui pada bulan tertentu ikan apa yang banyak dihasilkan oleh nelayan di masing-masing daerah penangkapan ikan. Penelitian ini dilakukan dengan metode association rule (aturan asosiasi) yang merupakan salah satu teknik utama dalam data mining. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian pada data tangkapan ikan dengan atribut nama daerah, jenis ikan, jumlah ikan, dan waktu penangkapan [14]. Selain itu, pada penelitian yang telah dilakukan oleh Dhanabhakyam dan Punithavalli (2011) yang membahas survei tentang algoritma data mining yang ada untuk analisis keranjang pasar (market basket analysis). Penelitian ini memberikan beberapa algoritma data mining yang ada untuk analisis keranjang pasar yaitu salah satunya adalah algoritma apriori. Analisis algoritma yang ada menunjukkan bahwa penggunaan algoritma association rule mining untuk analisis keranjang pasar akan membantu dalam klasifikasi yang lebih baik dari sejumlah besar data. Hasil survei menyimpulkan tentang aturan asosiasi sangat efisien dalam mengungkapkan semua hubungan yang menarik dalam database yang relatif besar [4].

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada tinjauan pustaka ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori yang mendukung pembahasan yang berhubungan dengan sistem yang akan dibuat. 2.1 Basis Data (Database) Database

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan 6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

Lebih terperinci

ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA)

ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA) ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA) Harvei Desmon Hutahaean 1, Bosker Sinaga 2, Anastasya Aritonang Rajagukguk 2 1 Program

Lebih terperinci

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara Basis data adalah kumpulan terintegrasi dari occurences file/table yang merupakan representasi data dari suatu model enterprise. Sistem basisdata sebenarnya tidak lain adalah sistem penyimpanan-record

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Data Mining

TINJAUAN PUSTAKA Data Mining 25 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database. Secara lengkap, Data mining merupakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun. BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun. 2.1. Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini, perkembangan teknologi telah memberikan pengaruh yang sangat besar di dalam kehidupan manusia. Salah satu pengaruh tersebut di bidang informasi yaitu dalam

Lebih terperinci

APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)

APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang) Hapsari Dita Anggraeni, Ragil Saputra, Beta Noranita APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang) Hapsari Dita

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN SMA DWI TUNGGAL TANJUNG MORAWA Domma Lingga Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI

DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI Heroe Santoso 1), I Putu Hariyadi 2), Prayitno 3) 1), 2),3) Teknik Informatika STMIK Bumigora Mataram Jl Ismail Marzuki

Lebih terperinci

Aturan assosiatif biasanya dinyatakan dalam bentuk : {roti, mentega} {susu} (support = 40%, confidence = 50%)

Aturan assosiatif biasanya dinyatakan dalam bentuk : {roti, mentega} {susu} (support = 40%, confidence = 50%) ASSOCIATION RULE (ALGORITMA A PRIORI) Algoritma A Priori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Selain a priori, yang termasuk pada golongan ini adalah metode generalized rule induction dan algoritma

Lebih terperinci

Pengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket

Pengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket Pengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket Gunawan 1), Alex Xandra Albert Sim 2), Fandi Halim 3), M. Hawari Simanullang 4), M. Firkhan

Lebih terperinci

Journal of Informatics and Technology, Vol 2, No 2, Tahun 2013, p

Journal of Informatics and Technology, Vol 2, No 2, Tahun 2013, p Journal of Informatics and Technology, Vol 2, No 2, Tahun 2013, p 22-28 http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/joint APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perusahaan ritel yang menyediakan berbagai kebutuhan berkembang pesat bukan hanya di kota besar saja tetapi juga di kota-kota kecil. Untuk memperoleh keuntungan yang

Lebih terperinci

Assocation Rule. Data Mining

Assocation Rule. Data Mining Assocation Rule Data Mining Association Rule Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Aturan yang menyatakan

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang Latar Belakang PENDAHULUAN Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat yang terjadi dewasa ini menuntut manusia untuk mampu beradaptasi dengan perkembangan tersebut. Upaya adaptasi yang dilakukan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Data mining memungkinkan penemuan pola-pola yang menarik, informasi yang

BAB I PENDAHULUAN. Data mining memungkinkan penemuan pola-pola yang menarik, informasi yang 1 BAB I PENDAHULUAN Bab pendahuluan ini membahas tentang latar belakang masalah yaitu fenomena perkembangan data yang terus bertambah tetapi informasi yang dihasilkan monoton, sehingga diperlukan data

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ASOSIASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KOMBINASI ANTAR ITEMSET PADA PONDOK KOPI

PENERAPAN METODE ASOSIASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KOMBINASI ANTAR ITEMSET PADA PONDOK KOPI PENERAPAN METODE ASOSIASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KOMBINASI ANTAR ITEMSET PADA PONDOK KOPI Fitri Nurchalifatun Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Jl.

Lebih terperinci

APLIKASI DATA MINING UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA

APLIKASI DATA MINING UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA APLIKASI DATA MINING UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA Yuli Asriningtias, Rodhyah Mardhiyah Program Studi Teknik Informatika Fakultas Bisnis & Teknologi Informasi, Universitas Teknologi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan dan persaingan dalam dunia bisnis perdagangan serta kemajuan teknologi informasi merupakan suatu hal yang saling terkait, dalam ketatnya persaingan pasar

Lebih terperinci

Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk

Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk Amrin Program Studi Teknik Komputer AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. R.S Fatmawati no. 24 Pondok Labu,

Lebih terperinci

ANALISA POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI CALON MAHASISWA DI UNIVERSITAS ABDURRAB MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE

ANALISA POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI CALON MAHASISWA DI UNIVERSITAS ABDURRAB MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE ANALISA POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI CALON MAHASISWA DI UNIVERSITAS ABDURRAB MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE Diki Arisandi 1, Nofriandi 2 Jurusan Teknik Informatika, FakultTeknik,Universitas Abdurrab

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE

IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)

Lebih terperinci

SKRIPSI TI S1 FIK UDINUS 1

SKRIPSI TI S1 FIK UDINUS 1 SKRIPSI TI S FIK UDINUS PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA S FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI PENENTUAN TINGKAT KEUNTUNGAN PADA E- COMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN APRIORI

PENGEMBANGAN APLIKASI PENENTUAN TINGKAT KEUNTUNGAN PADA E- COMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN APRIORI PENGEMBANGAN APLIKASI PENENTUAN TINGKAT KEUNTUNGAN PADA E- COMMERCE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN APRIORI Gunawan 1, Fandi Halim 2, Tony Saputra Debataraja 3, Julianus Efrata Peranginangin 4

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Bab ini menguraikan tentang teori-teori penunjang yang dipakai dalam

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Bab ini menguraikan tentang teori-teori penunjang yang dipakai dalam 12 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menguraikan tentang teori-teori penunjang yang dipakai dalam melakukan penelitian data mining dengan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori yang terdiri dari state

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi sekarang ini telah digunakan hampir di semua aspek

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi sekarang ini telah digunakan hampir di semua aspek BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi sekarang ini telah digunakan hampir di semua aspek kehidupan, contohnya dalam sebuah perusahaan ritel. Dengan sistem yang telah terkomputerisasi,

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE APRIORI ASOSIASI TERHADAP PENJUALAN PRODUCT COSMETIC UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PENJUALAN

PENERAPAN METODE APRIORI ASOSIASI TERHADAP PENJUALAN PRODUCT COSMETIC UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PENJUALAN PENERAPAN METODE APRIORI ASOSIASI TERHADAP PENJUALAN PRODUCT COSMETIC UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PENJUALAN SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom)

Lebih terperinci

E-Journal Teknik Informatika Vol.8, No.1, April 2016

E-Journal Teknik Informatika Vol.8, No.1, April 2016 Analisa Pola Belanja Swalayan Daily Mart Untuk Menentukan Tata Letak Barang Menggunakan Algoritma FP-Growth Kezia Sumangkut (1), Arie Lumenta (2), Virginia Tulenan (3) Teknik Informatika, Universitas Sam

Lebih terperinci

PENGGUNAAN MARKET BASKET ANALYSIS DALAM DATA MINING

PENGGUNAAN MARKET BASKET ANALYSIS DALAM DATA MINING PENGGUNAAN MARKET BASKET ANALYSIS DALAM DATA MINING Narwati Dosen Fakultas Teknologi Informasi Abstrak Jumlah data yang sangat besar pada suatu perusahaan atau dalam suatu transaksi bisnis, merupakan suatu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Mining Menurut Turban dalam bukunya yang berjudul Decision Support Systems and Intelligent Systems, data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti dan sangat penting bagi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti dan sangat penting bagi BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Data Data belum dapat dika/takan mempunyai makna penting atau informasi bagi penerima sebelum dilakukan pengolahan data. Data adalah fakta yang dapat dicatat dan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan tahap-tahap yang dilakukan dalam melakukan penelitian. Tahapan penelitian berguna agar pelaksanaan penelitian dapat berjalan dengan baik dan sistematis

Lebih terperinci

APLIKASI DATA MINING MARKET BASKET ANALYSIS PENJUALAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES PADA PT. SEJAHTERA MOTOR GEMILANG

APLIKASI DATA MINING MARKET BASKET ANALYSIS PENJUALAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES PADA PT. SEJAHTERA MOTOR GEMILANG APLIKASI DATA MINING MARKET BASKET ANALYSIS PENJUALAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES PADA PT. SEJAHTERA MOTOR GEMILANG EKA FITRIA WULANSARI Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini berisi tentang latar belakang pembuatan dari aplikasi penentuan rekomendasi pencarian buku perpustakaan menggunakan algoritma fp-growth, rumusan masalah, tujuan, batasan

Lebih terperinci

Pola Kompetensi Mahasiswa Program Studi Informatika Menggunakan FP-Growth

Pola Kompetensi Mahasiswa Program Studi Informatika Menggunakan FP-Growth Pola Kompetensi Mahasiswa Program Studi Informatika Menggunakan FP-Growth Fitrah Rumaisa, S.T., M.Kom Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama E-Mail: fitrah.rumaisa@widyatama.ac.id

Lebih terperinci

Implementasi Data Mining Algoritme Apriori Pada Sistem Penjualan Kusuma Shop

Implementasi Data Mining Algoritme Apriori Pada Sistem Penjualan Kusuma Shop Implementasi Data Mining Algoritme Apriori Pada Sistem Penjualan Kusuma Shop Lutfi Mukaromah 1, Kusumaningtyas 2, Apriliani Galih Saputri 3, Harleni Vionita 4, Rendi Susilo 5,Tri Astuti 6, Lusi Dwi Oktaviana

Lebih terperinci

Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(52-62)

Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(52-62) Analisa Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Menggun Algoritma Apriori Azwar Anas Program Studi Pendidikan Informatika, STKIP PGRI Sumbar aans_07@yahoo.co.id http://dx.doi.org/10.22202/jei.2014.v1i1.1439

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sistem data mining akan lebih efektif dan efisiensi dengan komputerisasi yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang

Lebih terperinci

PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA

PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA PENCARIAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SEBAGAI BAHAN REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PADA TOKO ACIICA SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Lebih terperinci

PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA NOMOR UNIK PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA NOMOR UNIK PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA NOMOR UNIK PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN A M I UNTUK R U D D PENETAPAN I N POLA SERTFIKASI GURU Program Pascasarjana rusan Teknik Elektro Program Studi Telematika

Lebih terperinci

Implementasi data mining menggunakan metode apriori (studi kasus transaksi penjualan barang)

Implementasi data mining menggunakan metode apriori (studi kasus transaksi penjualan barang) Implementasi data mining menggunakan metode apriori (studi kasus transaksi penjualan barang) Maya Suhayati,M.Kom. Jurusan Teknik Informatika, STMIK Sumedang mayasuh@stmik-sumedang.ac.id ABSTRAK Dalam suatu

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 96 IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN DAN PENENTUAN PAKET MAKANAN HEMAT DI RM ROSO ECHO DENGAN ALGORITMA APRIORI Elsa Widiati, S,Kom. 1, Kania Evita Dewi, S.Pd., M.Si 2 Teknik

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN FREQUENT ITEMSET DALAM KERANJANG BELANJA

IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN FREQUENT ITEMSET DALAM KERANJANG BELANJA Teknologi Elektro, Vol. 15, No.2, Juli - Desember 2016 27 IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN FREQUENT ITEMSET DALAM KERANJANG BELANJA Adie Wahyudi Oktavia Gama 1, I Ketut Gede Darma Putra 2,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: Jumbo Travel Medan)

IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: Jumbo Travel Medan) IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: Jumbo Travel Medan) Sri Rahayu Siregar ( 0911882) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma

Lebih terperinci

ANALISIS KETERKAITAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL METHOD (CLHM)

ANALISIS KETERKAITAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL METHOD (CLHM) ANALISIS KETERKAITAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CENTROID LINKAGE HIERARCHICAL METHOD (CLHM) Nurani 1, Hamdan Gani 2 1 nurani_nanni@yahoo.com, 2 hamdan.gani.inbox@gmail.com

Lebih terperinci

PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN DI MINIMARKET SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna

PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN DI MINIMARKET SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna PENERAPAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN DI MINIMARKET SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. yang cepat dan besar di Asia (Kartiwi, 2006). Pertumbuhan e-commerce yang

BAB I PENDAHULUAN. yang cepat dan besar di Asia (Kartiwi, 2006). Pertumbuhan e-commerce yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia adalah salah satu negara dengan pertumbuhan pasar e-commerce yang cepat dan besar di Asia (Kartiwi, 2006). Pertumbuhan e-commerce yang besar tersebut membuat

Lebih terperinci

ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus: UPT Perpustakaan Universitas Sebelas Maret)

ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus: UPT Perpustakaan Universitas Sebelas Maret) ANALISA KONSISTENSI POLA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus: UPT Perpustakaan Universitas Sebelas Maret) Miranda Nur Qolbi Aprilina 1, Wiranto 2,Widodo 3 1,2 Program Studi Informatika,

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORTIMA APRIORI PADA DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN BARANG BERDASARKAN KECENDERUNGAN KEMUNCULAN BERSAMA DALAM SATU TRANSAKSI.

PENERAPAN ALGORTIMA APRIORI PADA DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN BARANG BERDASARKAN KECENDERUNGAN KEMUNCULAN BERSAMA DALAM SATU TRANSAKSI. PENERAPAN ALGORTIMA APRIORI PADA DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN BARANG BERDASARKAN KECENDERUNGAN KEMUNCULAN BERSAMA DALAM SATU TRANSAKSI Abstrak Data Mining is the process of extracting knowledge hidden

Lebih terperinci

ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE

ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE ANALISA POLA DATA HASIL PEMBANGUNAN KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE Dewi Sibagariang 1), Karina Auliasari 2) 1.2) Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. paling sering digunakan dalam dunia pemasaran (Megaputer, 2007). Tujuan dari Market

BAB 2 LANDASAN TEORI. paling sering digunakan dalam dunia pemasaran (Megaputer, 2007). Tujuan dari Market BAB LANDASAN TEORI. Market Basket Analysis Market Basket Analysis atau MBA, merupakan salah satu tipe analisis data yang paling sering digunakan dalam dunia pemasaran (Megaputer, 7). Tujuan dari Market

Lebih terperinci

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISIS PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI PADA SUPERMARKET SEJAHTERA LHOKSEUMAWE

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISIS PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI PADA SUPERMARKET SEJAHTERA LHOKSEUMAWE PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISIS PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI PADA SUPERMARKET SEJAHTERA LHOKSEUMAWE Nurdin, Dewi Astika Program Studi Teknik Informatika Universitas Malikussaleh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan suatu prosedur beserta tahapan-tahapan yang

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan suatu prosedur beserta tahapan-tahapan yang BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan suatu prosedur beserta tahapan-tahapan yang tersusun secara jelas dan sistematis guna menyelesaikan suatu permasalahan yang sedang diteliti dengan

Lebih terperinci

PEMODELAN POLA HUBUNGAN KEMAMPUAN LULUSAN UNIVERSITAS LANCANG KUNING DENGAN KEBUTUHAN DUNIA USAHA DAN INDUSTRI

PEMODELAN POLA HUBUNGAN KEMAMPUAN LULUSAN UNIVERSITAS LANCANG KUNING DENGAN KEBUTUHAN DUNIA USAHA DAN INDUSTRI PEMODELAN POLA HUBUNGAN KEMAMPUAN LULUSAN UNIVERSITAS LANCANG KUNING DENGAN KEBUTUHAN DUNIA USAHA DAN INDUSTRI Fana Wiza Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning

Lebih terperinci

ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PERUSAHAAN RETAIL

ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PERUSAHAAN RETAIL Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PERUSAHAAN RETAIL A.A. Gede Bagus Ariana 1), I Made Dwi Putra Asana 2) 1 STMIK STIKOM

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK DI PT. FOCUS GAYA GRAHA MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE Aprisal Budiana Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur 112-114 Bandung

Lebih terperinci

Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan dan Memberikan Rekomendasi Pemasaran Produk Speedy

Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan dan Memberikan Rekomendasi Pemasaran Produk Speedy Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan dan Memberikan Rekomendasi Pemasaran Produk Speedy (Studi Kasus di PT. Telkom Cabang Wonogiri ) Moch. Yusuf

Lebih terperinci

Aplikasi Data Mining untuk meneliti Asosiasi Pembelian Item Barang di Supermaket dengan Metode Market Basket Analysis

Aplikasi Data Mining untuk meneliti Asosiasi Pembelian Item Barang di Supermaket dengan Metode Market Basket Analysis Aplikasi Data Mining untuk meneliti Asosiasi Pembelian Item Barang di Supermaket dengan Metode Market Basket Analysis ANDREAS HANDOJO, GREGORIUS SATIA BUDHI, HENDRA RUSLY Jurusan Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

MATERI PRAKTIKUM PRAKTIKUM 4 ANALISA AR-MBA (ASSOCIATION RULE - MARKET BASKET ANALYSIS)

MATERI PRAKTIKUM PRAKTIKUM 4 ANALISA AR-MBA (ASSOCIATION RULE - MARKET BASKET ANALYSIS) PRAKTIKUM 4 ANALISA AR-MBA (ASSOCIATION RULE - MARKET BASKET ANALYSIS) Tujuan Praktikum 1. Mahasiswa dapat mengetahui salah satu metode asosiasi dalam data mining. 2. Memberikan pemahaman mengenai prosedurmarket

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining (DM) Data mining adalah proses menambang (mining) pengetahuan dari sekumpulan data yang sangat besar (Han & Kamber 2006). Menurut Connolly dan Begg, 2005. Data mining

Lebih terperinci

EDUCATIONAL DATA MINING (KONSEP DAN PENERAPAN)

EDUCATIONAL DATA MINING (KONSEP DAN PENERAPAN) EDUCATIONAL DATA MINING (KONSEP DAN PENERAPAN) Fitri Marisa Program Studi Teknik Informatika Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No. 35 Malang (0341)492282 e-mail: fitrimarisa@widyagama.ac.id ABSTRACT

Lebih terperinci

Kata kunci: aplikasi data mining, Association Rule, Apriori, genre lagu, Radio

Kata kunci: aplikasi data mining, Association Rule, Apriori, genre lagu, Radio Aplikasi Data Mining Perhitungan Frekuensi Data Pemutaran lagu dengan metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (studi kasus Radio Republik Indonesia ( RRI ) Semarang) Hendra Andhyka Program

Lebih terperinci

Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen

Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Alkadri Masnur Teknik Informatika, STMIK Amik Riau alkadrimasnur@stmik-amik-riau.ac.id Abstrak Pada saat sekarang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITME APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG MOTOR DELTA MOTOR

IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITME APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG MOTOR DELTA MOTOR IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITME APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG MOTOR DELTA MOTOR Sigit Bahtiar Aji Saputra 1, Reva Dwiana 2, Wahyu Dewi Nur Oktaviani 3, Royana Dwi Isnaeni 4, Tri Astuti 5, Nurfaizah

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA Latar Belakang PENDAHULUAN Pola pengaksesan pengguna terhadap sebuah situs web biasanya tergambarkan dalam sebuah pola sekuensial. Pola sekuensial mengindikasikan bahwa transaksi biasanya terjadi secara

Lebih terperinci

APLIKASI PENJADWALAN PENGADAAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

APLIKASI PENJADWALAN PENGADAAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI APLIKASI PENJADWALAN PENGADAAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Dahlan Abdullah, Dedi Saputra Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Aceh, Indonesia 24354 Email

Lebih terperinci

Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Managem. Meningkatkan Loyalitas Pelanggan

Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Managem. Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Cross-Selling: Perangkat Utama Customer Relationship Management (CRM) Untuk Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Seminar Kenaikan Jabatan at Department of Information Systems, Faculty of Computer Science,

Lebih terperinci

PENENTUAN STRATEGI MARKETING PENJUALAN PRODUK DENGAN ALGORITMA APRIORI

PENENTUAN STRATEGI MARKETING PENJUALAN PRODUK DENGAN ALGORITMA APRIORI Konferensi Nasional Ilmu Sosial & Teknologi (KNiST) Maret 2017, pp. 50~56 50 PENENTUAN STRATEGI MARKETING PENJUALAN PRODUK DENGAN ALGORITMA APRIORI Mohammad Badrul 1 1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta e-mail:mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN I-1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Banyaknya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan

Lebih terperinci

1 st Seminar on Application and Research in Industrial Technology, SMART Yogyakarta, 27 April 2006

1 st Seminar on Application and Research in Industrial Technology, SMART Yogyakarta, 27 April 2006 Metode Market Basket Analysis menggunakan Algoritma Pincer Search untuk Sistem Pembantu Pengambilan Keputusan Gregorius S. Budhi, Leo W. Santoso, Edward Susanto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan perkembangan zaman, persaingan di dunia bisnis dan

BAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan perkembangan zaman, persaingan di dunia bisnis dan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Seiring dengan perkembangan zaman, persaingan di dunia bisnis dan teknologi semakin berkembang pesat. Sehingga membuat para pelaku bisnis berlomba-lomba untuk mengembangkan

Lebih terperinci

ANALISIS ASSOCIATION RULES ALGORITMA APRIORI PENJUALAN KAOS TRAVELLING

ANALISIS ASSOCIATION RULES ALGORITMA APRIORI PENJUALAN KAOS TRAVELLING ANALISIS ASSOCIATION RULES ALGORITMA APRIORI PENJUALAN KAOS TRAVELLING Kanthi Wulandari Mahasiswa Program Studi Statistika Universitas Islam Indonesia kanthiwuland@gmail.com Asriyanti Ali Mahasiswa Program

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR

PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR PENGEMBANGAN APLIKASI FUZZY TEMPORAL ASSOCIATION RULE MINING (STUDI KASUS : DATA TRANSAKSI PASAR SWALAYAN ) HANDAYANI RETNO SUMINAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Banyak penelitian dilakukan dalam menganalisis keranjang pasar untuk rekomendasi produk. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya buku-buku, jurnal ilmiah dan conference

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE PADA MANAGEMENT INVENTORY MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi kasus : Toserba BORMA Cipadung Bandung) JURNAL.

IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE PADA MANAGEMENT INVENTORY MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi kasus : Toserba BORMA Cipadung Bandung) JURNAL. IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE PADA MANAGEMENT INVENTORY MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi kasus : Toserba BORMA Cipadung Bandung) JURNAL Diajukan sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

Lebih terperinci

Implementasi Market Basket Analisis Untuk Mendukung Strategi Penjualan Pada Minimarket Winkel Berbasis Algoritma Apriori

Implementasi Market Basket Analisis Untuk Mendukung Strategi Penjualan Pada Minimarket Winkel Berbasis Algoritma Apriori Implementasi Market Basket Analisis Untuk Mendukung Strategi Penjualan Pada Minimarket Winkel Berbasis Algoritma Apriori Annisa Dian S. Wokas. Universitas Ciputra, UC Town, Surabaya, 60219 Rinabi Tanamal.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Data Mining II.1.1. Pengertian Data Mining Nama data mining sebenarnya mulai dikenal sejak tahun 1990, ketika pekerjaan pemanfaatan data menjadi sesuatu yang penting dalam

Lebih terperinci

PENGANTAR SOLUSI DATA MINING

PENGANTAR SOLUSI DATA MINING PENGANTAR SOLUSI DATA MINING Kusnawi STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mail : Khusnawi@amikom.ac.id ABSTRAK Data mining adalah salah satu solusi untuk menjelaskan proses pengalian informasi dalam suatu basis data

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SPAREPART MOTOR DI AHAS PUTRA MOTOR

IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SPAREPART MOTOR DI AHAS PUTRA MOTOR IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SPAREPART MOTOR DI AHAS PUTRA MOTOR SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA FP- GROWTH MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE PADA MARKET BASKET ANALYSIS

IMPLEMENTASI ALGORITMA FP- GROWTH MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE PADA MARKET BASKET ANALYSIS IMPLEMENTASI ALGORITMA FP- GROWTH MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE PADA MARKET BASKET ANALYSIS Fitriyani Fakultas Teknik, Universitas BSI Bandung Jalan Sekolah Internasional No. 1-6, Bandung 40282, Indonesia

Lebih terperinci

PENGGUNAAN CLUSTER-BASED SAMPLING UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI MULTI OBYEKTIF

PENGGUNAAN CLUSTER-BASED SAMPLING UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI MULTI OBYEKTIF Vol. 5, No. 1, Januari 2009 ISSN 0216-0544 PENGGUNAAN CLUSTER-BASED SAMPLING UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI MULTI OBYEKTIF * Febriana Santi Wahyuni, Daniel O Siahaan dan Chastine Fatichah Jurusan Teknik

Lebih terperinci

DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA. Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK

DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA. Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK Penelitian ini menggunakan metode observasi, dengan melihat atau mengamati secara langsung

Lebih terperinci

APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ATURAN ASOSIASI DENGAN METODE APRIORI UNTUK ANALISIS KERANJANG PASAR PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK

APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ATURAN ASOSIASI DENGAN METODE APRIORI UNTUK ANALISIS KERANJANG PASAR PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ATURAN ASOSIASI DENGAN METODE APRIORI UNTUK ANALISIS KERANJANG PASAR PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK Leni Meiwati Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan

Lebih terperinci

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Data Mining (DM) DM merupakan suatu proses penjelajahan otomatis untuk mendapatkan informasi berguna

Lebih terperinci

Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada Data Transaksi Penjualan Restoran Joglo Kampoeng Doeloe Semarang

Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada Data Transaksi Penjualan Restoran Joglo Kampoeng Doeloe Semarang Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada Data Transaksi Penjualan Restoran Joglo Kampoeng Doeloe Semarang Tia Arifatul Maulida Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro,

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI HUJAN WILAYAH KOTA BANDUNG

PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI HUJAN WILAYAH KOTA BANDUNG PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI HUJAN WILAYAH KOTA BANDUNG Mohamad Fauzy 1, Kemas Rahmat Saleh W 2, Ibnu Asror 3 123 Fakultas Informatika Telkom University

Lebih terperinci

DATA MINING ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI KARYAWAN PT.

DATA MINING ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI KARYAWAN PT. DATA MINING ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI KARYAWAN PT. PHAPROS SEMARANG Frismadani Anggita Priyana 1, Acun Kardianawati 2 1,2

Lebih terperinci

PEMODELAN RELOKASI SPAREPART MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE MINING (ARM) (STUDI KASUS: SUB DEPOT (DEPO) PT. AGUNG AUTOMALL PEKANBARU)

PEMODELAN RELOKASI SPAREPART MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE MINING (ARM) (STUDI KASUS: SUB DEPOT (DEPO) PT. AGUNG AUTOMALL PEKANBARU) PEMODELAN RELOKASI SPAREPART MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE MINING (ARM) (STUDI KASUS: SUB DEPOT (DEPO) PT. AGUNG AUTOMALL PEKANBARU) TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh

Lebih terperinci

PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK MENDUKUNG PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE FUZZY C-COVERING

PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK MENDUKUNG PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE FUZZY C-COVERING PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK MENDUKUNG PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE FUZZY C-COVERING Zahedi; Charies Chandra Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perpustakaan merupakan tempat dimana seseorang mendapatkan pengetahuan, informasi atau hiburan dengan jumlah kategori yang bervarian seperti ilmiah, non fiksi, komedi,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan 1.2 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan 1.2 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Pada jaman modernisasi, teknologi digital mengambil alih dunia dengan terusmenerus berlomba berkreasi tiada henti-hentinya demi tercapainya kemudahan dan kecepatan penyebaran

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. akan dibuat. Perangkat lunak yang akan dibuat adalah suatu aplikasi yang mampu

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. akan dibuat. Perangkat lunak yang akan dibuat adalah suatu aplikasi yang mampu 25 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Requitment Definition 4.1.1 Pendefinisian Proyek Pendefinisian proyek meliputi pengertian dari perangkat lunak atau proyek yang akan dibuat. Perangkat lunak yang akan

Lebih terperinci

ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING

ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING Budi Susanto ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING SUSANTO 1 Tujuan Memahami algoritma Apriori dan FP- Growth Memahami penerapannya pada penambangan dokumen Memamahmi algoritma GSP Memahami penerapannya pada

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pengantar Komputer

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pengantar Komputer BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pengantar Komputer Saat ini komputer dan piranti pendukungnya telah masuk dalam setiap aspek kehidupan dan pekerjaan. Komputer dimanfaatkan dalam segala bidang dikarenakan komputer

Lebih terperinci

Analisis asosiasi Penguasaan ICT Mahasiswa Baru dan Pencapaian Prestasi Akademik Mahasiswa dengan Algoritma Apriori.

Analisis asosiasi Penguasaan ICT Mahasiswa Baru dan Pencapaian Prestasi Akademik Mahasiswa dengan Algoritma Apriori. SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Analisis asosiasi Penguasaan ICT Mahasiswa Baru dan Pencapaian Prestasi Akademik Mahasiswa dengan Algoritma Apriori. Kuswari Hernawati 1,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 40 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 DESAIN PENELITIAN Dalam melakukan penelitian, dibutuhkan desain penelitian agar penelitian yang dilakukan dapat berjalan dengan baik. Berikut ini merupakan desain penelitian

Lebih terperinci

Mining Association Rules dalam Basis Data yang Besar

Mining Association Rules dalam Basis Data yang Besar Mining Association Rules dalam Basis Data yang Besar S1 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha Agenda Pendahuluan Association Rule Mining Market Basket Analysis Konsep

Lebih terperinci

Association Rule Mining Data Peminjaman Perpustakaan Menggunakan Apriori dan Jaccard Similarity

Association Rule Mining Data Peminjaman Perpustakaan Menggunakan Apriori dan Jaccard Similarity Association Rule Mining Data Peminjaman Perpustakaan Menggunakan Apriori dan Jaccard Similarity Muhammad Hezby Al Haq Program Studi Informatika Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami No. 36 A, Surakarta

Lebih terperinci