Flowchart FP-GROWTH. Dataset Contoh

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Flowchart FP-GROWTH. Dataset Contoh"

Transkripsi

1 Flwchart FP-GROWTH Dataset Cnth Ti items 1 2,3,4,5,6 2 1,3 3 2,7 4 1,2,3,4 5 1,2,4 6 3,4,5 7 1,2,4,5 8 2,3,4,8 9 2,3,4,5,6 1 2,3,4,5

2 Minimal supprt : 3 % Penerapan Algritma FP-grwth Berikut ini urutan kerja algritma FP-grwth, yang ilakukan paa ataset cnth i tabel 3.2 paa halaman 28: 1. Telusuri Dataset untuk menemukan frequent items: Setelah iapat, iurutkan berasarkan jumlah nilai supprt-nya, seperti tabel Tabel 3.14 Frequent 1-itemset Item Supprt Berasarkan tabel 3.14 item-item paa tabel transaksi juga iurutkan, seperti tabel 3.15 Tabel 3.15 Dataset Transaksi Ti items (Orere) frequent items 1 2,3,4,5,6 2,4,3,5 2 1,3 3,1 3 2, ,2,3,4 2,4,3,1 5 1,2,4 2,4,1 6 3,4,5 4,3,5 7 1,2,4,5 2,4,5,1 8 2,3,4,8 2,4,3 9 2,3,4,5,6 2,4,3,5 1 2,3,4,5 2,4,3,5 2. Telusuri Dataset kembali untuk pembentukan FP-tree: Buat rt beri nilai an buat heaer table, seperti gambar 3.5.

3 Item Hea f ne link 2 Null 4 Null 3 Null 5 Null 1 Null Gambar 3.5 FP-tree awal. Sumber: Perancangan. Pembacaan transaksi Ti (1) - Paa gambar 3.6 algritma menjalankan prseur insert_tree([2 4,3,5], R) Item Hea f ne link 2 4 Null 3 Null 5 Null 1 Null 2:1 2:1 4:1 Gambar 3.6 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree([2 4,3,5], R). Sumber: Perancangan. - Menjalankan prseur insert_tree([4 3,5], 2), seperti gambar 3.7. Item Hea f ne link Null 5 Null 1 Null Gambar 3.7 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree([4 3,5], 2). Sumber: Perancangan.

4 - Menjalankan prseur insert_tree([3 5], 4), seperti gambar 3.8. Item Hea f ne link 2 2: Null 4:1 1 Null 3:1 Gambar 3.8 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree([3 5], 4). Sumber: Perancangan. - Menjalankan prseur insert_tree(5, 3), seperti gambar 3.9. Item Hea f ne link 2 2: :1 1 Null 3:1 5:1 Gambar 3.9 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree(5, 2:13). Sumber: 3:1Perancangan. Item Hea f ne link Null Pembacaan transaksi Ti (2) - 4:1 Menjalankan prseur insert_tree([3 1], R), seperti gambar :1 5:1

5 Gambar 3.1 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree([3 1], R). Sumber: Perancangan. - Menjalankan prseur insert_tree(1, 3), seperti gambar Item Hea f Ne link 2:1 4:1 3:1 3:1 1:1 5:1 Gambar 3.11 FP-tree setelah ijalankan prseur insert_tree(1, 3). Sumber: Perancangan. - Menjalankan prseur selanjutnya, sampai terbentuk FPtree yang lengkap seperti gambar 3.12.

6 Item Hea f Ne link 2:8 3:1 4:7 1:1 3:5 1:1 5:1 4:1 3:1 5:1 5:3 1:1 1:1 Gambar 3.12 FP-tree lengkap Sumber: Perancangan.

7 3. Penambangan frequent itemset menggunakan algritma FPgrwth. 4. Prses penambangan ini berasarkan FP-tree lengkap yang telah ibangun. Karena bukan teriri ari single path, maka masing-masing item paa heaer tabel icari cnitinal pattern base-nya an ibentuk Cnitinal FP-tree-nya I 1. I : 4 (suffix pattern) 5. Cnitinal pattern base : {(3:1), (2:1, 4:1, 3:1), (2:1, 4:1), (2:1, 4:1, 5:1)} 6. Terbentuk Cnitinal FP-tree seperti gambar Heaer table 3. H ea f 4. n e li table n 11. H k 9. Heaer ea 6. f 12. N e li n k : : Gambar 3.13 Cnitinal FP-tree untuk Sumber: Perancangan. 18. Diapat frequent itemset: (2,1), (4,1), an (2,4,1) masingmasing sebanyak 3. 5 : 5 (suffix pattern) 19. Cnitinal pattern base : { (2:3, 4:3, 3:3), (4:1, 3:1), (2:1, 4:1) } 2. Terbentuk Cnitinal FP-tree : seperti paa gambar :4 4:4 3:3 4:1 3:1

8 2. I 28. I Gambar 3.14 Cnitinal FP-tree untuk Sumber: Perancangan. 33. Karena bukan teriri ari single path, maka masingmasing item paa heaer tabel icari cnitinal pattern base-nya. Hasilnya iapat frequent itemset : - 2,5 : 4-4,5 : 5-3,5 : 4-2,4,5 : 4-4,3,5 : 4-2,4,3 : : 7 (suffix pattern) 35. Cnitinal pattern base : {(2:5, 4:5), (4:1)} 36. Terbentuk Cnitinal FP-tree seperti gambar Heaer table 21. H ea f 22. n 27. Heaer e table li 29. H n ea k 24. f 3. n e li n k : : Gambar 3.15 Cnitinal FP-tree untuk Sumber: Perancangan. 47. Diapat frequent itemset : 2:7-2,3 : 5-4,3 : 6-2,4,3 : : 8 (suffix pattern) 49. Cnitinal pattern base : {(2:7)} 5. Terbentuk Cnitinal FP-tree seperti gambar

9 Gambar 3.16 Cnitinal FP-tree untuk S u p 33. Itemset p r t , , , , , , , , ,2, ,3, ,3, ,4, ,4, ,3, 4, Sumber: Perancangan. 59. Dari gambar 3.16 terlihat bahwa cnitinal FP-tree untuk 4 memiliki jalur tunggal. 6. Diapat frequent itemset : {(2,4 : 7)} 2 : 8 (suffix pattern) 61. Cnitinal pattern base : {.} 62. Cnitinal FPtree : {.} 63. Tiak iapat frequent itemset Secara keseluruhan, untuk pencarian engan menggunakan algritma FP-grwth, iapat 19 frequent itemset seperti itunjukkan paa tabel Tabel 3.16 Frequent Itemset hasil algritma FP-grwth

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Apriori merupakan salah satu algoritma yang terkenal dalam mencari frequent pattern dari database transaksi[8]. Prinsip dari algortima Apriori ini adalah jika sebuah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Data mining bertujuan untuk menemukan pola-pola yang valid, baru, mempunyai nilai guna, dan mudah dipahami dari data yang ada. Jenis pola yang dihasilkan ditentukan

Lebih terperinci

ALGORITMA PARALEL FP-GROWTH UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI PADA JARINGAN KOMPUTER

ALGORITMA PARALEL FP-GROWTH UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI PADA JARINGAN KOMPUTER ALGORITMA PARALEL FP-GROWTH UNTUK PENGGALIAN KAIDAH ASOSIASI PADA JARINGAN KOMPUTER F.X. Arunanto, Syaiful Isman Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

BAB II LANDASAN TEORI. Anindita Dwi Respita,2015. a. Penelitian ini menjelaskan tentang tujuan : menggunakan metode market basket analysis.

BAB II LANDASAN TEORI. Anindita Dwi Respita,2015. a. Penelitian ini menjelaskan tentang tujuan : menggunakan metode market basket analysis. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Penelitian Terkait 1) Penelitian terdahulu dengan judul Online Shop kecantikan dan kosmetik dengan pemberian saran pembelian produk menggunakan Market Basket

Lebih terperinci

SISTEM REKOMENDASI PAKET MAKANAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA RESTORAN SEAFOOD XYZ

SISTEM REKOMENDASI PAKET MAKANAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA RESTORAN SEAFOOD XYZ SISTEM REKOMENDASI PAKET MAKANAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA RESTORAN SEAFOOD XYZ Pahridila Lintang 1),Muhammad Iqbal 2), Ade Pujianto 3) 1), 2, 3) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring

Lebih terperinci

Penerapan Stuktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset

Penerapan Stuktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset Penerapan Stuktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam Optimasi Penentuan Frequent Itemset David Samuel/NIM :13506081 1) 1) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

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 DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-TREE DAN FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-TREE DAN FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-TREE DAN FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT Yuyun Dwi Lestari Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Harapan Jl. H. M. Jhoni No.

Lebih terperinci

ANALISA PENCARIAN FREQUENT ITEMSETS MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-MAX

ANALISA PENCARIAN FREQUENT ITEMSETS MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-MAX ANALISA PENCARIAN FREQUENT ITEMSETS MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-MAX Suhatati Tjandra Dosen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya e-mail : tati@stts.edu ABSTRAK Association rule mining merupakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan dunia perdagangan di Indonesia, khususnya pada industri grosir dan retail semakin ramai dan menuntut adanya inovasi tinggi. Ritel merupakan mata rantai

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

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Ketersediaan data sudah bukan hal yang sulit diperoleh lagi dewasa ini apalagi ditunjang dengan banyaknya kegiatan yang sudah dilakukan secara komputerisasi.

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA Latar Belakang PENDAHULUAN Begitu banyaknya fungsionalitas dalam penggalian data terkadang membuat kita harus memilih secara seksama. Pemilihan fungsionalitas yang tepat dalam melakukan suatu penggalian

Lebih terperinci

Penggunaan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP- Growth dalam Rekomendasi Promosi Produk pada Situs Belanja Online

Penggunaan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP- Growth dalam Rekomendasi Promosi Produk pada Situs Belanja Online Penggunaan Struktur FP-Tree dan Algoritma FP- Growth dalam Rekomendasi Promosi Produk pada Situs Belanja Online Irene Edria Devina / 13515038 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan

Lebih terperinci

Implementasi Data Mining Untuk Analisa Tingkat Pelanggaran Lalu Lintas Dengan Algoritma Association Rule

Implementasi Data Mining Untuk Analisa Tingkat Pelanggaran Lalu Lintas Dengan Algoritma Association Rule ISSN 2599-2081 Implementasi Data Mining Untuk Analisa Tingkat Pelanggaran Lalu Lintas Dengan Algoritma Association Rule Yera Wahda Wahdi UNIVERSITAS PUTERA BATAM e-mail : Yerawahdawahdi@vahoo.com Abstract:

Lebih terperinci

dengan harga jual yang lebih rendah. Sedangkan diskon atau potongan harga adalah pengurangan harga langsung dari suatu produk yang dilakukan dalam

dengan harga jual yang lebih rendah. Sedangkan diskon atau potongan harga adalah pengurangan harga langsung dari suatu produk yang dilakukan dalam BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah CV. Amigo Mangesthi Utomo merupakan sebuah perusahaan perseorangan yang bergerak dalam bidang retail sepatu dan pakaian sejak tahun 1976. Pada tahun 2013,

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 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

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

METODE PENELITIAN Data Langkah-Langkah Penelitian

METODE PENELITIAN Data Langkah-Langkah Penelitian METODE PENELITIAN Data Inonesia merupakan salah satu negara yang tiak mempunyai ata vital statistik yang lengkap. Dengan memperhatikan hal tersebut, sangat tepat menggunakan Moel CPA untuk mengukur tingkat

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Association rules mining merupakan teknik data mining untuk menentukan hubungan diantara data atau bagaimana suatu kelompok data mempengaruhi suatu kelompok data lain

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

Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems). 2/13 (2017), DOI:

Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems). 2/13 (2017), DOI: Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems). 2/13 (2017), 118-124 DOI: http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v13i2.551 IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM PENENTUAN POLA HUBUNGAN KECELAKAAN LALU

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

Abstrak. Data Mining, Algoritma Apriori, Algoritma FP-Growth, Mata Pelajaran, Pemrograman, Web Programming, Matematika, Bahasa Inggris.

Abstrak. Data Mining, Algoritma Apriori, Algoritma FP-Growth, Mata Pelajaran, Pemrograman, Web Programming, Matematika, Bahasa Inggris. Penerapan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth Dalam Menemukan Hubungan Data Nilai Ijazah Matematika dan Bahasa Inggris Dengan Nilai Mata Pelajaran Pemrograman dan Web Programming (Studi Kasus SMK

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kartika Kosmetik merupakan toko penjualan produk kosmetik yang paling besar didaerah Rancaekek. Produk utama yang dijual di Kartika Kosmetik adalah produk-produk

Lebih terperinci

PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP

PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP PENGGALIAN KAIDAH MULTILEVEL ASSOCIATION RULE DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP Teguh Pradana 1) 1) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika, email: INTI_PERSADA_SOFTWARE@yahoo.co.id Abstrak: Perkembangan

Lebih terperinci

BAB III PROSES PERANCANGAN DAN PERHITUNGAN

BAB III PROSES PERANCANGAN DAN PERHITUNGAN BB III PROSES PERNCNGN DN PERHITUNGN 3.1 Diagram alir penelitian MULI material ie an material aluminium yang iekstrusi Perancangan ie Proses pembuatan ie : 1. Pemotongan bahan 2. Pembuatan lubang port

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

Perancangan dan Pembuatan Modul Data Mining Market Basket Analysis pada Odoo dengan Studi Kasus Supermarket X

Perancangan dan Pembuatan Modul Data Mining Market Basket Analysis pada Odoo dengan Studi Kasus Supermarket X Perancangan dan Pembuatan Modul Data Mining Market Basket Analysis pada Odoo dengan Studi Kasus Supermarket X Stefani Natalia Hendratha 1, Yulia 2, Gregorius Satia Budhi 3 Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI

ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 26 (SNATI 26) ISSN: 97-522 Yogyaarta, 7 Juni 26 ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI Rully Soelaiman, Ni Made Arini

Lebih terperinci

PENETAPAN POLA KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS

PENETAPAN POLA KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS PENETAPAN POLA KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS Bain Khusnul Khotimah 1), Andharini Dwi Cahyani 2), Nurwahyu Alamsyah 3) 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Mining Data mining adalah eksplorasi dan analisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola yang berarti dan beraturan. Tujuan data mining adalah untuk meningkatkan pemasaran,

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

PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN TEKNIK INFORMATIKA

PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN TEKNIK INFORMATIKA TESIS LISMARDIANA SEMBIRING NIM: 137038025 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Tampilan Aplikasi IV.1.1 Tampilan Aplikasi untuk Pengguna 1. Halaman Home Halaman ini merupakan halaman pertama saat pengguna membuka aplikasi. Gambar IV.1 Tampilan

Lebih terperinci

PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN SPARE PART MOTOR

PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN SPARE PART MOTOR PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN SPARE PART MOTOR Alfannisa Annurullah Fajrin 1, Algifanri Maulana 2 Teknik Informatika,

Lebih terperinci

SISTEM REKOMENDASI PEMESANAN SPAREPART DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS PT. ROSALIA SURAKARTA)

SISTEM REKOMENDASI PEMESANAN SPAREPART DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS PT. ROSALIA SURAKARTA) SISTEM REKOMENDASI PEMESANAN SPAREPART DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS PT. ROSALIA SURAKARTA) Nur Rohman Ardani 1), Nur Fitrina 2) 1) Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 2) Teknik

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI DATA MINING ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus Di Politeknik Negeri Malang)

RANCANG BANGUN APLIKASI DATA MINING ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus Di Politeknik Negeri Malang) RANCANG BANGUN APLIKASI DATA MINING ANALISIS TINGKAT KELULUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus Di Politeknik Negeri Malang) Naufal Farras Hilmy 1, Banni Satria Andoko 2 Program Studi Teknik

Lebih terperinci

Praktikum Total Quality Management

Praktikum Total Quality Management Moul ke: 09 Dr. Fakultas Praktikum Total Quality Management Aries Susanty, ST. MT Program Stui Acceptance Sampling Abstract Memberikan pemahaman tentang rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Penjualan cake dan bakery pada Zahara Bakery yang selalu laris, membuat

BAB I PENDAHULUAN. Penjualan cake dan bakery pada Zahara Bakery yang selalu laris, membuat BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Penjualan cake dan bakery pada Zahara Bakery yang selalu laris, membuat karyawan Zahara Bakery harus mempersiapkan penjualan sesuai dengan tingkat kebutuhan konsumen

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

DETEKSI API REAL-TIME DENGAN METODE THRESHOLDING RERATA RGB

DETEKSI API REAL-TIME DENGAN METODE THRESHOLDING RERATA RGB ISSN: 1693-6930 17 DETEKSI API REAL-TIME DENGAN METODE THRESHOLDING RERATA RGB Kartika Firausy, Yusron Saui, Tole Sutikno Program Stui Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Inustri, Universitas Ahma Dahlan

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI BARANG PADA A Swalayan MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH

PENENTUAN LOKASI BARANG PADA A Swalayan MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PENENTUAN LOKASI BARANG PADA A Swalayan MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH DETERMINING LOCATION OF GOODS IN A Swalayan USING ASSOCIATION RULE BY FP-GROWTH ALGORITHM Ardi Wijaksono

Lebih terperinci

PENGGALIAN FREQUENT CLOSED ITEMSETS DENGAN MULTIPLE MINIMUM SUPPORT PADA BASISDATA RETAIL

PENGGALIAN FREQUENT CLOSED ITEMSETS DENGAN MULTIPLE MINIMUM SUPPORT PADA BASISDATA RETAIL Vol. 5, No. 4, Juli 010 ISSN 016-0544 PENGGALIAN FREQUENT CLOSED ITEMSETS DENGAN MULTIPLE MINIMUM SUPPORT PADA BASISDATA RETAIL Endah Purwanti Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi,

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

PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN THE DEVELOPMENT APRIORI ALGORITHM FOR DECISION- MAKING

PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN THE DEVELOPMENT APRIORI ALGORITHM FOR DECISION- MAKING JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI Vol. 4 No. 2, Desember 2015 : 110-121 PENGEMBANGAN ALGORTIMA APRIORI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN THE DEVELOPMENT APRIORI ALGORITHM FOR DECISION- MAKING 1 Lismardiana,

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS

EFEKTIVITAS ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS EFEKTIVITAS ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH PADA CROSS MARKET ANALYSIS Nurwahyu Alamsyah 1, Bain Khusnul Khotimah 2, Andharini Dwi Cahyani 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakutas Teknik, Universitas Trunojoyo

Lebih terperinci

VIII. ALIRAN MELALUI LUBANG DAN PELUAP

VIII. ALIRAN MELALUI LUBANG DAN PELUAP VIII. ALIRAN MELALUI LUBANG DAN PELUAP 8.. Penahuluan Lubang aalah bukaan paa ining atau asar tangki imana zat cair mengalir melaluinya. Lubang tersebut bisa berbentuk segi empat, segi tiga, ataupun lingkaran.

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK ANALISIS POLA ASOSIASI DAYA SERAP HASIL JIAN NASIONAL MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA SMA DI YOGYAKARTA

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK ANALISIS POLA ASOSIASI DAYA SERAP HASIL JIAN NASIONAL MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA SMA DI YOGYAKARTA PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK ANALISIS POLA ASOSIASI DAYA SERAP HASIL JIAN NASIONAL MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA SMA DI YOGYAKARTA SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh

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

BAB III PERENCANAAN INSTALASI POMPA. Perencanaan yang diambil adalah perencanaan untuk instalasi pompa pada

BAB III PERENCANAAN INSTALASI POMPA. Perencanaan yang diambil adalah perencanaan untuk instalasi pompa pada BAB III PERENCANAAN INSTALASI POMPA 3.1. Perencanaan Intalai Pompa Perencanaan yang iambil aala perencanaan untuk intalai pompa paa Saring Putar. Data-ata awal aala ebagai berikut : Fluia : Sea Water Kapaita

Lebih terperinci

PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA

PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA PENCARIAN ASSOCIATION RULES PADA DATA LULUSAN MAHASISWA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI SHARFINA FAZA 101402088 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN

Lebih terperinci

ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING

ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING Text dan Web Mining - FTI UKDW - BUDI SUSANTO 1 ASSOCIATION RULES PADA TEXT MINING Budi Susanto versi 1.2 Text dan Web Mining - FTI UKDW - BUDI SUSANTO 2 Tujuan Memahami algoritma Apriori dan FP-Growth

Lebih terperinci

Link Analysis (Superset) 3 Kategori Link Analysis (#1) 3 Kategori Link Analysis (#2) Association Rule Mining. 3 Kategori Link Analysis (#3)

Link Analysis (Superset) 3 Kategori Link Analysis (#1) 3 Kategori Link Analysis (#2) Association Rule Mining. 3 Kategori Link Analysis (#3) Knowledge Discovery in Databases (IS704) dan Data Mining (CS704) Kuliah #7: Association Rules Mining (Bagian 1) Gunawan Jurusan Teknik Informatika Link Analysis (Superset) Tujuan: Mencari hubungan antara

Lebih terperinci

Analisis Pola Hubungan Antara Konsumsi Listrik Dengan Temperatur dan Fitur Geografi Menggunakan Association Rule Mining

Analisis Pola Hubungan Antara Konsumsi Listrik Dengan Temperatur dan Fitur Geografi Menggunakan Association Rule Mining A1 Analisis Pola Hubungan Antara Konsumsi Listrik Dengan Temperatur dan Fitur Geografi Menggunakan Association Rule Mining Haris Prasetyo, Imam Mukhlash, dan Nurul Hidayat Departemen Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

PERBAIKAN STRUKTUR WEIGHTED TREE DENGAN METODE PARTISI FUZZY DALAM PEMBANGKITAN FREQUENT ITEMSET

PERBAIKAN STRUKTUR WEIGHTED TREE DENGAN METODE PARTISI FUZZY DALAM PEMBANGKITAN FREQUENT ITEMSET Vol. 5, No. 3, Januari 2010 ISSN 0216-0544 PERBAIKAN STRUKTUR WEIGHTED TREE DENGAN METODE PARTISI FUZZY DALAM PEMBANGKITAN FREQUENT ITEMSET * Budi Dwi Satoto, ** Daniel O Siahaan, *** Akhmad Saikhu * Jurusan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Permintaan sepeda motor pada PT. Bintang Utama Motor semakin

BAB I PENDAHULUAN. Permintaan sepeda motor pada PT. Bintang Utama Motor semakin BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Permintaan sepeda motor pada PT. Bintang Utama Motor semakin bertambah setiap tahunnya. Terdapat banyak jenis sepeda motor Honda di PT. Bintang Utama Motor mulai dari

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Studi Literatur Pencarian dataset yang cocok Pengembangan Perangkat lunak Data Penelitian Analisis Pengolahan data dengan SQL-Based Frequent Pattern

Lebih terperinci

dan E 3 = 3 Tetapi integral garis dari keping A ke keping D harus nol, karena keduanya memiliki potensial yang sama akibat dihubungkan oleh kawat.

dan E 3 = 3 Tetapi integral garis dari keping A ke keping D harus nol, karena keduanya memiliki potensial yang sama akibat dihubungkan oleh kawat. E 3 E 1 -σ 3 σ 3 σ 1 1 a Namakan keping paling atas aalah keping A, keping keua ari atas aalah keping B, keping ketiga ari atas aalah keping C an keping paling bawah aalah keping D E 2 muatan bawah keping

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI TEKNIK FEATURE MORPHING PADA CITRA DUA DIMENSI

IMPLEMENTASI TEKNIK FEATURE MORPHING PADA CITRA DUA DIMENSI IMPLEMENTSI TEKNIK FETURE MORPHING PD CITR DU DIMENSI Luciana benego an Nico Saputro Jurusan Intisari Pemanfaatan teknologi animasi semakin meluas seiring engan semakin muah an murahnya penggunaan teknologi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Toserba atau disebut juga departement store adalah toko retail yang

BAB II LANDASAN TEORI. Toserba atau disebut juga departement store adalah toko retail yang BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Toserba Toserba atau disebut juga departement store adalah toko retail yang memiliki beragam lini produk yang banyak serta dikelompokan sesuai kategori lini produknya, seperti

Lebih terperinci

Analisis Efisiensi Algoritma Data Mining

Analisis Efisiensi Algoritma Data Mining Analisis Efisiensi Algoritma Data Mining Rizki Muliono Teknik Informatika, Universitas Medan Area rizkimuliono@gmail.com Abstrak Datamining adalah kaidah ilmu yang semakin berkembang pesat saat ini dan

Lebih terperinci

PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS TANPA BATASAN MINIMUM SUPPORT PADA BASIS DATA RETAIL

PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS TANPA BATASAN MINIMUM SUPPORT PADA BASIS DATA RETAIL PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS TANPA BATASAN MINIMUM SUPPORT PADA BASIS DATA RETAIL Dhiani Tresna Absari 1), Arif Djunaidy 2) Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi

Lebih terperinci

Ax b Cx d dan dua persamaan linier yang dapat ditentukan solusinya x Ax b dan Ax b. Pada sistem Ax b Cx d solusi akan

Ax b Cx d dan dua persamaan linier yang dapat ditentukan solusinya x Ax b dan Ax b. Pada sistem Ax b Cx d solusi akan SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINIER PADA ALJABAR MAX-PLUS Bui Cahyono Peniikan Matematika, FSAINSTEK, Universitas Walisongo Semarang bui_oplang@yahoo.com Abstrak Dalam kehiupan sehari-hari seringkali kita menapatkan

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

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI METRIK PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 + mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI METRIK PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 + mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI METRIK PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 + mk n Oleh : JOHANES ARIF PURWONO 105 100 00 Pembimbing : Drs. Suhu Wahyui, MSi 131 651 47 ABSTRAK Graph aalah suatu sistem

Lebih terperinci

Pengenalan Pola. Hierarchical Clustering

Pengenalan Pola. Hierarchical Clustering Pengenalan Pola Hierarchical Clustering PTIIK - 2014 Course Contents 1 Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) 2 Stui Kasus 3 Latihan an Diskusi 4 Progress Final Project Hierarchical Clustering Hierarchical

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berbagai penemuan terbaru di dalam pengumpulan dan penyimpanan data telah memungkinkan berbagai organisasi untuk mengumpulkan berbagai data (data pembelian, data nasabah,

Lebih terperinci

Association Rule Dengan FP-Tree dan FP Growth

Association Rule Dengan FP-Tree dan FP Growth Association Rule Dengan FP-Tree dan FP Growth Sistem Informasi FT UPI YAI Jesa Ariawan, MTI Latar Belakang Algoritma Association Rule dengan Apriori kurang baik bila terdapat banyak pola kombinasi data

Lebih terperinci

1.1. Sub Ruang Vektor

1.1. Sub Ruang Vektor 1.1. Sub Ruang Vektor Dalam membiarakan ruang vektor, tiak hanya vektoer-vektornya saja yang menarik, tetapi juga himpunan bagian ari ruang vektor tersebut yang membentuk ruang vektor lagi terhaap operasi

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. Beton bertulang merupakan kombinasi antara beton dan baja. Kombinasi

BAB III LANDASAN TEORI. Beton bertulang merupakan kombinasi antara beton dan baja. Kombinasi 16 BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Umum Beton bertulang merupakan kombinasi antara beton an baja. Kombinasi keuanya membentuk suatu elemen struktur imana ua macam komponen saling bekerjasama alam menahan beban

Lebih terperinci

ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF)

ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF) ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDY KASUS TOKO ALIEF) Hernawati STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No. 18 Rt. 01/Rw. 07 Kwitang, Senen, Jakarta Pusat watiherna27@gmail.com ABSTRAK Dalam

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Maksud 1.2 Tujuan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Maksud 1.2 Tujuan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Maksu 1.1.1 Memisahkan fraksi butiran seimen paa ukuran (iameter) butir tertentu. 1.1.2 Menentukan nilai koefisien sortasi, skewness an kurtosi baik secara grafis maupun matematis.

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN MINIMISASI RIAK TEGANGAN DAN ARUS SISI DC

BAB 4 ANALISIS DAN MINIMISASI RIAK TEGANGAN DAN ARUS SISI DC BAB ANAL DAN MNMA RAK EGANGAN DAN ARU DC. Penahuluan ampai saat ini, penelitian mengenai riak sisi DC paa inverter PWM lima-fasa paa ggl beban sinusoial belum pernah ilakukan. Analisis yang ilakukan terutama

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS PADA BASIS DATA RETAIL

PENGEMBANGAN APLIKASI PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS PADA BASIS DATA RETAIL PENGEMBANGAN APLIKASI PENGGALIAN TOP-K FREQUENT CLOSED CONSTRAINED GRADIENT ITEMSETS PADA BASIS DATA RETAIL Dhiani Tresna Absari dan Arif Djunaidy Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI PENEMPATAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN

ANALISIS ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI PENEMPATAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN 1 ANALISIS ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI PENEMPATAN BUKU PADA PERPUSTAKAAN 1 Uma Mazida, 2 Ricardus Anggi Pramunendar, M.Cs Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data transaksi 3 bulan terakhir yaitu bulan Maret, April, Mei tahun 2012 di swalayan XYZ

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN ALAT UKUR UJI TEKANAN DAN LAJU ALIRAN FLUIDA MENGGUNAKAN POMPA CENTRIFUGAL

RANCANG BANGUN ALAT UKUR UJI TEKANAN DAN LAJU ALIRAN FLUIDA MENGGUNAKAN POMPA CENTRIFUGAL Jurnal J-Ensitec: Vol 0 No. 0, Mei 06 RANCANG BANGUN ALAT UKUR UJI TEKANAN DAN LAJU ALIRAN FLUIDA MENGGUNAKAN POMPA CENTRIFUGAL Gugun Gunai, Asep Rachmat, Teknik Mesin, Fakultas Teknik Universitas Majalengka

Lebih terperinci

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA APLIKASI SMART UNTUK MENENTUKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RETAIL (STUDI KASUS : PT.

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA APLIKASI SMART UNTUK MENENTUKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RETAIL (STUDI KASUS : PT. ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA APLIKASI SMART UNTUK MENENTUKAN MARKET BASKET ANALYSIS PADA USAHA RETAIL (STUDI KASUS : PT.X) ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF FP-GROWTH ALGORITHM IN SMART

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM IV.1. Implementasi Sistem Tahap implementasi sistem merupakan tahap untuk mengaplikasikan apa yang telah dirancang pada tahap perancangan sistem berdasarkan hasil

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA-ALGORITMA ASSOCIATION RULES SEBAGAI BAGIAN DARI PENGEMBANGAN DATA MINING ALGORITHMS COLLECTION

IMPLEMENTASI ALGORITMA-ALGORITMA ASSOCIATION RULES SEBAGAI BAGIAN DARI PENGEMBANGAN DATA MINING ALGORITHMS COLLECTION IMPLEMENTASI ALGORITMA-ALGORITMA ASSOCIATION RULES SEBAGAI BAGIAN DARI PENGEMBANGAN DATA MINING ALGORITHMS COLLECTION Yova Ruldeviyani 1), Muhammad Fahrian 2) Fakultas Ilmu Komputer - Universitas Indonesia

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

Cust. 1 : milk, bread, cereal. Cust. 2 : milk, bread, Sugar, eggs. Cust. 3 : milk, bread, butter

Cust. 1 : milk, bread, cereal. Cust. 2 : milk, bread, Sugar, eggs. Cust. 3 : milk, bread, butter Mining Association Rules in Large Databases S1 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha Agenda Pendahuluan Association Rule Mining Market Basket Analysis Basic Concept

Lebih terperinci

Bagian 3 Differensiasi

Bagian 3 Differensiasi Bagian Differensiasi Bagian Differensiasi berisi materi tentang penerapan konsep limit untuk mengitung turunan an berbagai teknik ifferensial. Paa penerapan konsep limit, Ana akan iperkenalkan engan konsep

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PEREKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PEREKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PEREKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO Rizky Mei Anggraeni Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

ISNN WAHANA Volume 68, Nomer 1, 1 Juni 2017 HUBUNGAN ANTARA DAERAH IDEAL UTAMA, DAERAH FAKTORISASI TUNGGAL, DAN DAERAH DEDEKIND

ISNN WAHANA Volume 68, Nomer 1, 1 Juni 2017 HUBUNGAN ANTARA DAERAH IDEAL UTAMA, DAERAH FAKTORISASI TUNGGAL, DAN DAERAH DEDEKIND HUBUNGAN ANTARA AERAH IEAL UTAMA, AERAH FATORISASI TUNGGAL, AN AERAH EEIN Eka Susilowati Fakultas eguruan an Ilmu Peniikan, Universitas PGRI Aibuana Surabaya eka50@gmailcom Abstrak Setiap aerah ieal utama

Lebih terperinci

Arus Melingkar (Circular Flow) dalam Perekonomian 2 Sektor

Arus Melingkar (Circular Flow) dalam Perekonomian 2 Sektor Perekonomian suatu negara igerakkan oleh pelaku-pelaku kegiatan ekonomi. Pelaku kegiatan ekonomi secara umum ikelompokkan kepaa empat pelaku, yaitu rumah tangga, perusahaan (swasta), pemerintah an ekspor-impor.

Lebih terperinci

DAFTAR ISI Transformasi data... 47

DAFTAR ISI Transformasi data... 47 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii PRAKATA... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... xi INTISARI... xiii ABSTRACT... xiv BAB I PENDAHULUAN...

Lebih terperinci

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 5.1 Implementasi Sistem Setelah melakukan analisis sistem yang dilakukan pada tahap sebelumnya dan dirancang sedemikian rupa, maka dilakukan tahapan selanjutnya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari kebutuhan akan informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam perkembangan masyarakat saat ini dan waktu mendatang. Namun kebutuhan informasi

Lebih terperinci

Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth

Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth 26 JURNAL GENERIC - Erwin. Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth Erwin *, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Abstrak Algoritma yang umum digunakan

Lebih terperinci

, serta notasi turunan total ρ

, serta notasi turunan total ρ LANDASAN TEORI Lanasan teori ini berasarkan rujukan Jaharuin (4 an Groesen et al (99, berisi penurunan persamaan asar fluia ieal, sarat batas fluia ua lapisan an sistem Hamiltonian Penentuan karakteristik

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1 Analisis Sistem Analisis sistem merupakan suatu proses yang berisikan sistem yang utuh yang dapat mengurai sistem tersebut ke dalam komponen-komponen untuk memberikan

Lebih terperinci

Metodologi Algoritma A Priori. Metodologi dasar algoritma a priori analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap :

Metodologi Algoritma A Priori. Metodologi dasar algoritma a priori analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap : Metodologi Algoritma A Priori 1 Kusrini, 2 Emha Taufiq Luthfi 1 Jurusan Sistem Informasi, 2 Jurusan Teknik Informatika 1, 2 STMIK AMIKOM Yogykakarta 1,2 Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta

Lebih terperinci

1 BAB I 2 PENDAHULUAN

1 BAB I 2 PENDAHULUAN 1 BAB I 2 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data mining merupakan salah satu bidang ilmu yang berupaya untuk menemukan kaidah, pola, model, maupun informasi yang bersifat menarik dari sekumpulan data. Salah

Lebih terperinci

SKRIPSI HALAMAN JUDUL METODE ASSOCIATION RULE DALAM MENGANALISA POLA BELANJA KONSUMEN PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH

SKRIPSI HALAMAN JUDUL METODE ASSOCIATION RULE DALAM MENGANALISA POLA BELANJA KONSUMEN PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH SKRIPSI HALAMAN JUDUL METODE ASSOCIATION RULE DALAM MENGANALISA POLA BELANJA KONSUMEN PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH METHOD OF ASSOCIATION RULE IN ANALYZING CONSUMER SPENDING

Lebih terperinci