Teknik Asosiasi pada Data Mining

• Pengertian Teknik Asosiasi

Teknik Asosiasi (Association Rule Mining) adalah metode dalam data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan atau pola keterkaitan antara dua atau lebih item dalam sebuah basis data. Teknik ini sering digunakan untuk mengidentifikasi kombinasi item yang sering muncul bersama dalam transaksi, seperti dalam analisis keranjang belanja (Market Basket Analysis).

• Konsep Dasar: Association Rules

Tujuan utamanya:

Menemukan aturan dalam bentuk X Y, misalnya: diberikan dua item, X dan Y, teknik asosiasi digunakan untuk mengetahui apakah item X cenderung dibeli bersamaan dengan item Y dalam suatu transaksi? Ini salah satu contoh kasus yang dapat dianalisis dengan teknik asosiasi untuk mengetahui ketertarikan antar item dalam satu transaksi.

konsep dasar: association rules

    Dengan mengungkap pola tersembunyi dalam data, teknik ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategi bisnis yang lebih efektif. Beberapa jenis algortima yang digunakan dalam teknik asosiasi adalah A Priori, FP-Growth, GRI, AIS, RARM, dan lain-lain.

    Salah satu algoritma populer yang digunakan dalam teknik asosiasi adalah algoritma Apriori, yang secara efisien mengidentifikasi itemset yang sering muncul dalam dataset besar. Algoritma ini bekerja dengan prinsip apriori, yaitu bahwa jika suatu itemset sering muncul, maka semua subset-nya juga pasti sering muncul. Dengan pendekatan ini, Apriori mampu mengurangi jumlah kombinasi yang perlu diperiksa, sehingga membuat proses pencarian aturan asosiasi menjadi lebih efisien.

sumber materi: mata kuliah data mining, teknik informatika UHO