kinerja algoritma apriori dengan menerapkan penggabungan teknik combination reduction dan iteration limitation dalam menghasilkan frequent itemset yang lebih
cepat
.
Studi kasus dilakukan pada minimarket swalayan “Toko Tujuh Belas” dengan
menganalisis database transaksi dari bulan Juli 2011 sampai dengan bulan Oktober 2012 untuk dipakai dalam penerapan algoritma apriori
.
1.2 Rumusan Masalah
Beberapa hal yang ingin diketahui secara spesifik dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
a. Bagaimana penerapan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori
untuk mencari frequent itemset pada database transaksi ? b.
Bagaimana kinerja algoritma apriori dengan penggabungan teknik combination reduction dan iteration limitation yang diukur berdasarkan
waktu dan kualitas aturan asosiasi dari frequent itemset yang dibentuk ?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut : a.
Membuat sistem yang mampu menemukan frequent itemset pada database penjualan dengan menerapkan data mining dengan metode asosiasi
menggunakan algoritma apriori
.
b. Menerapkan penggabungan teknik combination reduction dan iteration
limitation untuk meminimalisir waktu yang dibutuhkan dalam menemukan frequent itemset yang lebih baik pada database transaksi yang besar
.
c. Mengetahui perbadingan kinerja algoritma apriori biasa dengan algoritma
apriori yang sudah menerapkan penggabungan teknik combination reduction dan iteration limitation yang diukur dari segi waktu dan kualitas aturan
asosiasi dari frequent itemset yang dibentuk
.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat yang ingin dicapai dari penelitian ini diantaranya adalah sebagai berikut:
a. Hasil dari penelitian ini adalah membuat sistem yang mampu menemukan
frequent itemset dari keranjang belanja yang lebih baik dengan menerapkan data mining dengan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori dengan
penggabungan teknik combination reduction dan iteration limitation
.
b. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam berbagai bidang
sebagai berikut : 1.
Penelitian Memberikan kontribusi pengetahuan berupa solusi untuk optimasi
algoritma apriori yang efektif dan efisien pada database yang besar dengan menerapkan modifikasi pada algoritma apriori
.
2. Perusahaan
Mengetahui frequent itemset pada proses transaksi yang terjadi sehingga dapat menerapkan strategi pemasaran yang tepat
.
3. Umum
Mengetahui penerapan
data mining terutama metode
asosiasi menggunakan algoritma apriori pada database transaksi
.
1.5 Ruang Lingkup Penelitian