Pemaparan rangkuman perkuliahan data mining tanggal 22 September 2022
Dengan menggunakan Data Mining data dapat lebih dioptimalkan pemanfaatannya yaitu dengan mencari informasi yang tersembunyi dan jarang diketahui. Salah satu fungsi Data Mining adalah Association Rule, yaitu fungsi untuk mencari informasi berupa asosiasi atau hubungan antar item dalam suatu data transaksi dan menampilkannya dalam bentuk pola yang menjelaskan tentang pola beli konsumen dalam berbelanja. Pengetahuan mengenai pola inilah yang nantinya bisa menjadi pedoman untuk meningkatkan keunggulan dalam persaingan bisnis retail dengan cara mengoptimalkan tata letak barang yang sesuai dengan pola beli konsumen sehingga dapat meningkatkan kenyamanan konsumen dalam berbelanja. Suatu pola ditentukan oleh dua parameter, yaitu Support dan Confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan Confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi.
Algoritma Frequent Pattern Growth atau FP-Growth, algortima ini mengadopsi teknik Divide and Conguer, langkah pertama, algortima ini memadatkan database yang mewakili frequent itemset (data yang paling sering muncul) kedalam Frequent Pattern Tree atau FPTree yang menyimpan informasi hubungan antar tiap itemset. Kemudian membagi database yang telah dipadatkan kedalam sekumpulan conditional database, masing-masing conditional database terhubung dengan satu frequent item dan pencarian informasi dilakukan secara terpisah
Jadi Frequent Pattern adalah sebuah teknik algoritma yang menghasilkan suatu pola baik dalam satu set item maupun struktural yang biasa terjadi pada suatu kumpulan data . tuuan ini adalah untuk menemukan / membentuk suatu keteraturan yang akan melekat pada suatu data contohnya yaitu : Produk apa yang sering dibeli secara bersamaan ? misalnya bir dan popok , selajutnya jenis DNA seperti apa yang sensitif terhadap suatu obat baru dan bagaimana efeknya terhadapnya, selanjutnya apakah bisa seseorang secara otomatis mengelompokkan atau meng klasifikasikan dokumen yang berasal dari beberapa web , dan masih banyak lagi
mungkin ini saja yang dapat saya paparkan lebih dan kurangnya mohon maaf, sekian dan terima kasih ...
