IMPLEMENTASI ALGORITMA SQL-BASED FREQUENT PATTERN MINING DENGAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA METODE MARKET BASKET ANALYSIS

Evi Chandrawati, - (2009) IMPLEMENTASI ALGORITMA SQL-BASED FREQUENT PATTERN MINING DENGAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA METODE MARKET BASKET ANALYSIS. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_kom_056680_table-of_content.pdf Download (250kB)
	Text s_kom_056680_chapter1.pdf Download (258kB)
	Text s_kom_056680_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (409kB)
	Text s_kom_056680_chapter3.pdf Download (399kB)
	Text s_kom_056680_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (903kB)
	Text s_kom_056680_chapter5.pdf Download (249kB)
	Text s_kom_056680_bibliography.pdf Download (241kB)

Abstract

Pertumbuhan data yang sangat cepat, hanya akan mengakibatkan kuburan data atau “data tombs” yang tidak bermanfaat karena data tersebut tidak dipergunakan untuk aplikasi yang berguna. Akumulasi dari pertumbuhan data tersebut, hanya akan menciptakan kondisi “rich of data but poor of information”. Untuk mengatasi permasalah tersebut, data mining merupakan solusinya. Dengan data mining, kita dapat menambang informasi dari kuburan data itu dan menjadikannya knowledge. Knowledge tersebut bisa dipergunakan oleh para pembuat keputusan, contohnya saja di sebuah perusahaan retail. Knowledge yang didapat bisa dipergunakan untuk salah satu tipe analisis data yang paling sering digunakan dalam dunia pemasaran yaitu metode market basket analysis. Hasil dari analisa tersebut adalah berupa pola-pola atau rules tentang kebiasaan konsumen dalam berbelanja. Informasi tersebut dapat menjadi bahan pertimbangkan dalam menentukan kebijakan perusahaan. Untuk mendapatkan pola-pola atau rules tersebut, dibutuhkan algoritma untuk mencari frequent pattern. FP-Growth merupakan salah satu algoritma yang cukup efisien karena hanya melakukan dua kali scanning. Namun jika terdapat database yang berukuran besar, kurang efektif jika membangun FP-tree pada main memory. Maka dari itu, dipakai algoritma SQL-based untuk memodifikasi struktur FP-tree kedalam bentuk tabel yang memungkinkan untuk dilakukannya frequent pattern mining. Kata Kunci : Market Basket Analysis, FP-Tree, FP-Growth, frequent pattern mining, SQL-Based.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing: Heri Sutarno: 5993380 Rasim: 5990962
Uncontrolled Keywords:	Market Basket Analysis, FP-Tree, FP-Growth, frequent pattern mining, SQL-Based.
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Pendidikan Ilmu Komputer
Depositing User:	Rio Muhammad Rahmatuloh
Date Deposited:	13 Nov 2023 09:36
Last Modified:	13 Nov 2023 09:36
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/112447

Actions (login required)

View Item