Mohon tunggu...
Muhammad Raihan Putra Khamil
Muhammad Raihan Putra Khamil Mohon Tunggu... Mahasiswa

.

Selanjutnya

Tutup

Pendidikan

Teknik Asosiasi dalam Data Mining: Pengertian, Proses, dan Penerapannya

29 April 2025   22:05 Diperbarui: 29 April 2025   21:04 44
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah menghasilkan ledakan data (data explosion) dalam berbagai sektor seperti ritel, keuangan, pendidikan, kesehatan, hingga media sosial. Namun, data mentah tidak memiliki makna jika tidak diolah dan dianalisis. Inilah peran data mining---sebuah proses mengekstraksi informasi atau pola menarik yang tersembunyi dalam kumpulan data besar. Salah satu metode populer dalam data mining adalah teknik asosiasi, yang dikenal luas karena kemampuannya dalam menemukan hubungan tersembunyi antar item dalam suatu dataset.

Artikel ini akan membahas secara komprehensif mengenai teknik asosiasi, mulai dari konsep dasar, metode dan algoritma, penerapan di dunia nyata, hingga tantangan yang dihadapi.

Apa Itu Teknik Asosiasi?

Teknik asosiasi dalam data mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan aturan keterkaitan antara item dalam dataset yang besar. Tujuannya adalah menemukan pola berupa hubungan yang sering muncul secara bersamaan antar elemen dalam sebuah transaksi atau record data. Teknik ini sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, terutama ketika ingin mengetahui "barang apa yang sering dibeli bersamaan", atau "perilaku pengguna seperti apa yang menunjukkan kecenderungan tertentu".

Contoh Sederhana:

Jika banyak pelanggan yang membeli kopi juga membeli gula dan krimer, maka aturan asosiasi yang ditemukan bisa berbunyi:

{kopi} ->{gula, krimer}

Artinya, jika seseorang membeli kopi, maka besar kemungkinan ia juga akan membeli gula dan krimer. 

Komponen Utama dalam Association Rule Mining

Dalam membangun aturan asosiasi, terdapat beberapa metrik penting yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan relevansi pola tersebut:

  1. Support (Dukungan)
    Menunjukkan seberapa sering kombinasi item tertentu muncul dalam dataset.

    Rumus Support
    Rumus Support
  2. Confidence (Kepercayaan)
    Mengukur seberapa sering item B muncul dalam transaksi yang mengandung item A.

    Rumus Confidence
    Rumus Confidence
  3. Lift

    Mengukur apakah ada hubungan sebenarnya antara A dan B atau hanya kebetulan. Nilai lift > 1 menunjukkan adanya hubungan positif antara A dan B.

    Rumus Lift
    Rumus Lift


Algoritma untuk Teknik Asosiasi

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
Mohon tunggu...

Lihat Konten Pendidikan Selengkapnya
Lihat Pendidikan Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun