Teknik Assosiasi pada Data Mining

Teknik Asosiasi dalam Data Mining

Teknik asosiasi adalah metode dalam data mining yang bertujuan menemukan hubungan atau pola antar item dalam dataset transaksi. Tujuannya adalah mengidentifikasi kombinasi item yang sering muncul bersamaan, seperti produk yang dibeli pelanggan dalam satu transaksi. Contoh aplikasinya meliputi analisis keranjang belanja (market basket analysis), rekomendasi produk, dan optimasi tata letak toko. Algoritma Apriori merupakan salah satu teknik asosiasi paling populer karena kemudahan implementasi dan hasil yang mudah diinterpretasikan. 

Algoritma Apriori (Mekanisme dan Tahapan)

Algoritma Apriori (Sumber: www.revou.co)

Algoritma Apriori bekerja dengan dua tahap utama:

1.  Pencarian Frequent Itemset

• Join Step: Menggabungkan item untuk membentuk kandidat itemset (misal: 1-itemset menjadi 2-itemset).

• Prune Step: Memangkas itemset yang frekuensi kemunculannya di bawah minimum support.

2.  Pembentukan Aturan Asosiasi

• Itemset yang valid diuji untuk membentuk aturan "jika A maka B" (A → B).

• Aturan yang memenuhi minimum confidence diambil sebagai rekomendasi.