Data mining atau penambangan data telah menjadi bidang yang krusial dalam era big data saat ini. Salah satu teknik penting dalam data mining adalah teknik asosiasi, yang bertujuan untuk menemukan hubungan menarik di antara variabel-variabel dalam kumpulan data yang besar. Teknik ini sangat berguna dalam mengidentifikasi pola pembelian konsumen, rekomendasi produk, dan analisis market basket yang diterapkan di berbagai industri.
Artikel ini akan membahas secara komprehensif tentang teknik asosiasi dalam data mining, algoritma-algoritma yang umum digunakan, serta implementasinya dalam dunia nyata. Dengan memahami teknik asosiasi, kita dapat membuka potensi besar dari data yang dimiliki untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.
Konsep Dasar Teknik Asosiasi
Teknik asosiasi dalam data mining adalah metode untuk menemukan hubungan yang menarik atau pola korelasi antar item dalam kumpulan data transaksional atau relasional yang besar. Hubungan ini biasa disebut aturan asosiasi (association rules). .Teknik ini pertama kali diperkenalkan untuk menganalisis data keranjang belanja (market basket analysis) untuk memahami perilaku pelanggan dalam berbelanja.
Teknik asosiasi banyak digunakan dalam :
- Market Basket Analysis (Analisis Keranjang Belanja)
- Sistem Rekomendasi (seperti rekomendasi produk di e-commerce)
- Analisis Perilaku Pelanggan
Ilustrasi Sederhana Teknik Asosiasi
Misalkan kita memiliki data transaksi belanja di supermarket seperti berikut:
Dari data tersebut, kita bisa menemukan aturan asosiasi seperti "Pelanggan yang membeli Telur dan Minyak kemungkinan juga akan membeli Beras" dengan nilai support dan confidence tertentu.
Rumus Penting dalam Teknik Asosiasi
Ada tiga metrik utama untuk menilai aturan asosiasi:
